Detail práce
3D Mapping from Sparse LiDAR Data
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.
Registrace mračen bodů; odhad odometrie; batohové laserové mapování; Velodyne LiDAR; mračno bodů; GNSS; IMU; kalibrace senzorů; segmentace země.
@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/" }