Quantitative 3D Map Accuracy Evaluation Hardware and Algorithm for LiDAR(-Inertial) SLAM

要約

自動運転システムの開発には、3D 点群マップの精度評価が重要です。
本研究では、LiDAR(-Inertial) SLAMから取得した3D点群マップの精度を定量的に評価できる、ユーザーに依存しないソフトウェア/ハードウェアシステムを提案します。
LiDAR による観測可能性を維持しながら、屋外環境でも堅牢に機能する LiDAR ターゲットを紹介します。
また、GPS位置データを活用して代表点を自動抽出し、3次元点群地図の精度を計算するソフトウェアアルゴリズムを提案します。
この方法は、結果がユーザーによって異なるという手動選択方法の制限を克服します。
さらに、さまざまな観点から精度を分析するために、相対誤差と絶対誤差という 2 つの異なる誤差メトリクスが導入されています。
私たちの実装は、https://github.com/SangwooJung98/3D_Map_Evaluation から入手できます。

要約(オリジナル)

Accuracy evaluation of a 3D pointcloud map is crucial for the development of autonomous driving systems. In this work, we propose a user-independent software/hardware system that can quantitatively evaluate the accuracy of a 3D pointcloud map acquired from LiDAR(-Inertial) SLAM. We introduce a LiDAR target that functions robustly in the outdoor environment, while remaining observable by LiDAR. We also propose a software algorithm that automatically extracts representative points and calculates the accuracy of the 3D pointcloud map by leveraging GPS position data. This methodology overcomes the limitations of the manual selection method, that its result varies between users. Furthermore, two different error metrics, relative and absolute errors, are introduced to analyze the accuracy from different perspectives. Our implementations are available at: https://github.com/SangwooJung98/3D_Map_Evaluation

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