Dynamic Object Detection in Range data using Spatiotemporal Normals

要約

人間、動物、予測不可能な要素が独立したエージェントとして動作する現実世界とロボットが対話できるようにする旅の途中。
ロボットにとって、動的物体を検出する機能を持つことは非常に重要です。
この論文では、点群の時空間法線を計算することで動的オブジェクトの検出を解決できると主張します。
私たちの実験では、このシンプルな方法が、非常にシンプルな方法を提供しながら、最先端技術と同様のパフォーマンスを備えた LiDAR および深度カメラに堅牢に使用できることを実証しました。

要約(オリジナル)

On the journey to enable robots to interact with the real world where humans, animals, and unpredictable elements are acting as independent agents; it is crucial for robots to have the capability to detect dynamic objects. In this paper, we argue that the detection of dynamic objects can be solved by computing the spatiotemporal normals of a point cloud. In our experiments, we demonstrate that this simple method can be used robustly for LiDAR and depth cameras with performances similar to the state of the art while offering a significantly simpler method.

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