patchwork
-
1. 문제 상황 : Sparse Point Cloud RELLIS-3D 데이터셋의 포인트 클라우드를 다루던 도중, 일정 거리 이상으로 멀어지면 포인트 클라우드가 너무 Sparse 해 져서 문제가 자꾸 발생했습니다. 위 이미지는 포인트 클라우드를 Heightmap 이미지로 바꾼 것을 해당 위치에 재구성한 것입니다. 센서에서 멀어질 수록 포인트가 적어지는 것을 볼 수 있습니다. 따라서 이런 "Sparse Point Cloud" 문제를 해결하기 위해서 다양한 방법들이 제시되고 있습니다. 대표적으로는 다음과 같은 방법들이 있습니다. 1) interpolation : K-NN 등을 사용하여 주변의 다른 데이터 포인트를 사용하여 누락된 데이터를 채워 넣는 기술입니다. 2) Octree / KD-Tree 구조..
Point Cloud 를 동심원 모양으로 분할하기 (Python)1. 문제 상황 : Sparse Point Cloud RELLIS-3D 데이터셋의 포인트 클라우드를 다루던 도중, 일정 거리 이상으로 멀어지면 포인트 클라우드가 너무 Sparse 해 져서 문제가 자꾸 발생했습니다. 위 이미지는 포인트 클라우드를 Heightmap 이미지로 바꾼 것을 해당 위치에 재구성한 것입니다. 센서에서 멀어질 수록 포인트가 적어지는 것을 볼 수 있습니다. 따라서 이런 "Sparse Point Cloud" 문제를 해결하기 위해서 다양한 방법들이 제시되고 있습니다. 대표적으로는 다음과 같은 방법들이 있습니다. 1) interpolation : K-NN 등을 사용하여 주변의 다른 데이터 포인트를 사용하여 누락된 데이터를 채워 넣는 기술입니다. 2) Octree / KD-Tree 구조..
2023.07.31 -
Patchwork: Concentric Zone-based Region-wise Ground Segmentation with Ground Likelihood Estimation Using a 3D LiDAR Sensor Hyungtae Lim, Minho Oh https://arxiv.org/abs/2108.05560 논문 선정 배경 : RELLIS-3D 데이터셋을 사용하여 3D point cloud segmentation 프로젝트를 진행하던 도중, 센서를 기준으로 2~3m 정도 벗어나면 포인트 클라우드가 너무 Sparse 해져서 segmentation 이 안 되는 문제가 있었습니다. 따라서 새롭게 구역을 분할하는 방법을 찾던 중, 이 논문이 1) 센서를 기준으로 동심원 모양으로 구역을 분할하는 적절한 ..
동심원 기반 Ground Segmentation 방법 제안 - PatchworkPatchwork: Concentric Zone-based Region-wise Ground Segmentation with Ground Likelihood Estimation Using a 3D LiDAR Sensor Hyungtae Lim, Minho Oh https://arxiv.org/abs/2108.05560 논문 선정 배경 : RELLIS-3D 데이터셋을 사용하여 3D point cloud segmentation 프로젝트를 진행하던 도중, 센서를 기준으로 2~3m 정도 벗어나면 포인트 클라우드가 너무 Sparse 해져서 segmentation 이 안 되는 문제가 있었습니다. 따라서 새롭게 구역을 분할하는 방법을 찾던 중, 이 논문이 1) 센서를 기준으로 동심원 모양으로 구역을 분할하는 적절한 ..
2023.07.05