I detta dokument presenteras en ny metod för marksegmentering i Velodyne punktmoln. Vi föreslår en kodning av sparse 3D-data från Velodyne-sensorn som lämpar sig för träning av ett konvolutionellt neuralt nätverk (CNN). Denna allmänna metod används för segmentering av det glesa punktmolnet till markpunkter och andra punkter än markpunkter. LiDAR-datan representeras som en flerkanalig 2D-signal där den horisontella axeln motsvarar rotationsvinkeln och den vertikala axeln representerar kanaler -laserstrålar. Flera topologier av relativt grunda CNN (dvs. 3-5 konvolutionslager) tränas och utvärderas med hjälp av en manuellt annoterad datauppsättning som vi förberedde. Resultaten visar en betydande förbättring av resultaten jämfört med den senaste metoden med Zhang et al. När det gäller hastighet och även mindre förbättringar i fråga om noggrannhet.
Velaset m.fl. REF segmenterade mark och icke-mark punkter genom att använda en konvolutional neurala nätverk (CNN) ram.
CNN for very fast ground segmentation in velodyne LiDAR data
{'venue': '2018 IEEE International Conference on Autonomous Robot Systems and Competitions (ICARSC)', 'journal': '2018 IEEE International Conference on Autonomous Robot Systems and Competitions (ICARSC)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}