抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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著者らは,LiDARポイントクラウドのためのリアルタイムのTrunced Signed Field(TSDF)ベースの三次元(3D)セマンティック再構成を提示して,それは,インクリメンタルな表面再構成と高度に正確な意味セグメンテーションを達成した。LiDARデータに関するリアルタイムにおける高精度3D意味再構成は,重要であるが,挑戦的である。高精度の照明検出と測距(LiDAR)データは,3D再構成のために大規模である。そこで著者らは,陰的表面をインクリメンタルに更新するための視線アルゴリズムを提案した。一方,より多くの意味情報を効果的に利用するために,オンライン注意ベースの空間および時間特徴融合法を提案し,それを再構成システムに十分に統合した。再構成と意味融合プロセスで並列計算を実行し,実時間性能を達成した。CARLAデータセット,Apolloデータセット,およびデータセットに関する著者らのアプローチを示した。最先端のマッピング法と比較して,この方法は,ロボットマッピングとナビゲーションのニーズを満たす,品質と速度の両方に関して大きな利点を持っている。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】