Detail práce

3D Mapping from Sparse LiDAR Data

Disertační práce Student: Veľas Martin Akademický rok: 2020/2021 Vedoucí: Herout Adam, prof. Ing., Ph.D.
Název česky
3D mapování s využitím řídkých dat senzoru LiDAR
Jazyk práce
anglický
Abstrakt

Tato práce se zabývá návrhem nových algoritmů pro zpracování řídkých 3D dat senzorů LiDAR, včetně kompletního návrhu batohovího mobilního mapovacího řešení. Tento výzkum byl motivován potřebou takových řešení v oblasti geodézie, mobilního průzkumu a výstavby. Nejprve je prezentován iterační algoritmus pro spolehlivou registraci mračen bodů a odhad odometrie z měření 3D LiDARu. Problém řídkosti a velikosti těchto dat je řešen pomocí náhodného vzorkování pomocí Collar Line Segments (CLS). Vyhodnocení na standardní datové sadě KITTI ukázalo vynikající přesnost oproti známému algoritmu General ICP. Konvoluční neuronové sítě hrají důležitou roli ve druhé metodě odhadu odometrie, která zpracovává kódovaná data LiDARu do 2D matic. Metoda je schopna online výkonu, zatímco je zachována přesnost, když požadujeme pouze parametry posunu. To může být užitečné v situacích, kdy je vyžadován online náhled mapování a parametry rotace mohou být spolehlivě poskytnuty např. senzorem IMU. Na základě algoritmu CLS bylo navrženo a implementováno batohové mobilní mapovací řešení 4RECON. S využitím kalibrovaného a synchronizovaného páru LiDARů Velodyne a s nasazením řešení GNSS/INS s duální anténou, byl vyvinut univerzální systém poskytující přesné 3D modelování malých vnitřních i velkých otevřených prostředí. Naše hodnocení prokázalo, že požadavky stanovené pro tento systém byly splněny -- relativní přesnost do $5$~cm a průměrná chyba georeferencí pod $12$~cm. Poslední stránky obsahují popis a vyhodnocení další metody založené na konvolučních neuronových sítích -- navržených pro segmentaci země v mračnech bodů 3D LiDARu. Tato metoda překonala současný stav techniky v této oblasti a představuje způsob, jakým může být sémantická informace vložena do 3D laserových dat.

Klíčová slova

Registrace mračen bodů; odhad odometrie; batohové laserové mapování; Velodyne LiDAR; mračno bodů; GNSS; IMU; kalibrace senzorů; segmentace země.

Ústav
Studijní program
Výpočetní technika a informatika, obor Výpočetní technika a informatika
Soubory
Stav
obhájeno
Obhajoba
15. října 2020
Citace
VEĽAS, Martin. 3D Mapping from Sparse LiDAR Data. Brno, 2020. Disertační práce. Vysoké učení technické v Brně, Fakulta informačních technologií. 2020-10-15. Vedoucí práce Herout Adam. Dostupné z: https://www.fit.vut.cz/study/phd-thesis/792/
BibTeX
@phdthesis{FITPT792,
    author = "Martin Ve\'{l}as",
    type = "Diserta\v{c}n\'{i} pr\'{a}ce",
    title = "3D Mapping from Sparse LiDAR Data",
    school = "Vysok\'{e} u\v{c}en\'{i} technick\'{e} v Brn\v{e}, Fakulta informa\v{c}n\'{i}ch technologi\'{i}",
    year = 2020,
    location = "Brno, CZ",
    language = "english",
    url = "https://www.fit.vut.cz/study/phd-thesis/792/"
}
Nahoru