BeautyMap: Binary-Encoded Adaptable Ground Matrix for Dynamic Points Removal in Global Maps

要約

静的環境フィーチャを正確に表すグローバル点群により、正確な位置特定と堅牢な経路計画が容易になります。
ただし、動的オブジェクトでは、静的環境と混同される望ましくないゴースト トラックが発生します。
既存の動的除去方法は、通常、計算効率と精度のパフォーマンスのバランスをとることができません。
これに応えて、高忠実度のグローバル マップの静的特徴を保持しながら動的ポイントを効率的に削除する BeautyMap を紹介します。
私たちのアプローチでは、バイナリエンコードされたマトリックスを利用して、環境の特徴を効率的に抽出します。
各フレームの行列と対応するマップ領域をビットごとに比較することで、潜在的な動的領域を抽出できます。
次に、$z$ 軸の粗いから細かい階層セグメンテーションを使用して、地形の変化に対応します。
最後の静的復元モジュールは、各単一スキャンの範囲可視性を考慮し、静的ポイントを視界から保護します。
比較実験により、他の動的ポイント除去方法と比較して、精度と効率の両方において BeautyMap の優れたパフォーマンスが強調されます。
コードは https://github.com/MKJia/BeautyMap でオープンソース化されています。

要約(オリジナル)

Global point clouds that correctly represent the static environment features can facilitate accurate localization and robust path planning. However, dynamic objects introduce undesired ghost tracks that are mixed up with the static environment. Existing dynamic removal methods normally fail to balance the performance in computational efficiency and accuracy. In response, we present BeautyMap to efficiently remove the dynamic points while retaining static features for high-fidelity global maps. Our approach utilizes a binary-encoded matrix to efficiently extract the environment features. With a bit-wise comparison between matrices of each frame and the corresponding map region, we can extract potential dynamic regions. Then we use coarse to fine hierarchical segmentation of the $z$-axis to handle terrain variations. The final static restoration module accounts for the range-visibility of each single scan and protects static points out of sight. Comparative experiments underscore BeautyMap’s superior performance in both accuracy and efficiency against other dynamic points removal methods. The code is open-sourced at https://github.com/MKJia/BeautyMap.

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