A Dynamic Points Removal Benchmark in Point Cloud Maps

要約

ロボット工学の分野では、点群は地図表現に欠かせないものになっています。
ローカリゼーションやグローバル パス プランニングなどの下流タスクの観点から見ると、動的オブジェクトに対応するポイントはパフォーマンスに悪影響を及ぼします。
点群内の動的点を削除する既存の方法は、比較評価や包括的な分析において明確さを欠くことがよくあります。
したがって、マップ内の動的ポイントを削除する手法を評価するための、拡張が簡単な統合ベンチマーク フレームワークを提案します。
これには、リファクタリングされた最先端の手法と、これらのアプローチの限界を分析するための新しいメトリクスが含まれています。
これにより、研究者はこれらの制限の背後にある根本的な理由を深く掘り下げることができます。
このベンチマークでは、さまざまなセンサー タイプを備えた複数のデータセットが使用されます。
私たちの研究に関連するすべてのコードとデータセットは、さらなる開発と利用のために公開されています。

要約(オリジナル)

In the field of robotics, the point cloud has become an essential map representation. From the perspective of downstream tasks like localization and global path planning, points corresponding to dynamic objects will adversely affect their performance. Existing methods for removing dynamic points in point clouds often lack clarity in comparative evaluations and comprehensive analysis. Therefore, we propose an easy-to-extend unified benchmarking framework for evaluating techniques for removing dynamic points in maps. It includes refactored state-of-art methods and novel metrics to analyze the limitations of these approaches. This enables researchers to dive deep into the underlying reasons behind these limitations. The benchmark makes use of several datasets with different sensor types. All the code and datasets related to our study are publicly available for further development and utilization.

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