Abstract-Detektera flytta objekt i dynamiska scener från sekvenser av lidar skanningar är en viktig uppgift i objektspårning, kartläggning, lokalisering och navigering. Många verk fokuserar på förändringar upptäckt i tidigare observerade scener, medan en mycket begränsad mängd litteratur behandlar rörliga objekt upptäckt. Den state-of-the-art metoden utnyttjar Dempster-Shafer Theory att utvärdera beläggningen av en lidar scan och att diskriminera punkter som tillhör den statiska scenen från rörliga. I detta papper förbättrar vi både hastigheten och noggrannheten av denna metod genom att diskretisera beläggning representation, och genom att ta bort falska positiva genom visuella signaler. Många falska positiva ligger på markplanet tas också bort tack vare en ny markplan borttagning algoritm. Effektiviteten förbättras genom en octree indexeringsstrategi. Experimentell utvärdering av KITI:s offentliga datauppsättning visar hur effektiv vår strategi är, både kvalitativt och kvantitativt när det gäller den senaste tekniken.
Lidar baserad dynamisk objektspårning prestanda har förbättrats både i hastighet och noggrannhet med hjälp av oktree baserad indexering i REF.
Robust moving objects detection in lidar data exploiting visual cues
{'venue': '2016 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)', 'journal': '2016 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}