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域名备案期间怎么做网站数字创意设计包括哪些方面

news 2025/10/31 1:37:33

域名备案期间怎么做网站,数字创意设计包括哪些方面,重庆建设岗位查询系统官网,建设一个外贸网站多少钱呢1. 背景论文发表在2022IROS#xff0c;是Patchwork的改进版本。算法通过数学方法进行快速而鲁棒性很强的地面分割#xff0c;在智能机器人上的可操作性非常强。通过微调算法#xff0c;可以应用于16-beams等多种规格的激光雷达。由于激光雷达点云数据标注的难度非常大是Patchwork的改进版本。算法通过数学方法进行快速而鲁棒性很强的地面分割在智能机器人上的可操作性非常强。通过微调算法可以应用于16-beams等多种规格的激光雷达。由于激光雷达点云数据标注的难度非常大生产中自制数据集的成本很高我做了一些对比实验和RandLA-NetCylinder3DGndNetPVKD等机器学习模型进行比较在分割地面这一任务上用自制数据集测试Patchwork的表现远好于其他。本文对 Patchwork 和 Patchwork 两篇论文作分析和介绍简单讲述论文作者的思路和数学原理最后展示根据需求修改后的算法表现效果——在不同设备上表现依然迅速稳健。 2. 摘要传统数学方法采用求反射梯度与地面对比的思路对于高度有差别的平面难以识别如低矮路沿分割出的地面不是很合适。论文提出一种鲁棒性很强的分割方法基于 Patchwork 的思路进行改进自适应地调整参数效果提升明显运行速度极快。 3. 理论 Patchwork 的基本理论思路和 Patchwork 类似下面将结合两篇论文对方法中的每个步骤进行说明和讲解。图 3-1Patchwork理论架构对比 3.1. Problem Definition 问题定义对地面分割做数学建模对于所有的点云表示为对点集进行二分类分为G地面和N非地面其中包括车辆行人植被墙体等。其研究目标是最大化TP最小化FN和FP对于点集P可以有以下表示 3.2. RNR: Reflected Noise Removal 反射噪声去除思路取出距离传感器较近的、高度小于某阈值强度小于某阈值的数据点这些点被认为是噪声点。实际情况下由于激光雷达穿透效应在地面以下偶尔也会产生噪声点将其称为虚拟噪声用一个自动更新的高度阈值认为该阈值以下的点都为噪声将其去除。图 3.2-1地面以下的虚拟噪声点的产生实现维护两个阈值高度阈值和强度阈值高度阈值在 A-GLE 环节自动更新。需要自动更新其原因在于如果采用固定值在向下陡坡的场景中就会去除真实的地面点造成数据缺失。如下图所示(a) 表示GT红色点表示为高度较低的地面(b) 表示用定值基于直接高度去除了真值Patchwork方法(c) 表示在 Patchwork 算法下造成了比较严重的欠分割情况(d) 表示 Patchwork 算法维护一个自动更新的成功识别到了高度较低/下降坡度的地面。图 3.2-2 RNR实现效果 3.3. CZM: Concentric Zone Model 同心区域模型思路用设计的扇区分割路面用扇区拟合路面几何形态。基于路面非平坦假设不应直接估计地面而是通过假设非平坦地面有多个小块bin在小块之内地面是平坦的。以往的方法用统一的极坐标系表示扇区S再将扇区S划分为规则间隔的BIN。范用性不强有以下两个缺陷稀疏问题随距离增长点云越发稀疏难以找到正确的平面。代表性问题靠近原点的bin太小难以表示扇区的空间特征有时会导致扇区内地面法向量估计失败。图 3.3-1 两种不同的扇区分割方式实现以一种不增加计算复杂度的方式在bin之间分配适当的密度数学模型如下全点集P被分为多个zone每个zone由不同面积大小的bin组成定义为其中表示为zone表示zone的个数那么表示为和表示的最小和最大向径边界同样被划分为多个个bins对于不同的zonebin的大小也不同。在这里的定义为其中且对于全局最小边界其用于考虑移动平台或车辆附近的空旷情况。实际实现对于分别被称为中心区、四分之一区、半区和外区统称为一个central zone其中的bin大小被设置的更大以解决稀疏性问题和表示性问题。其计算方法为 3.4. R-VPF: Region-wise Vertical Plane Fitting 区域垂直平面拟合思路由于路面可能存在一些高低差在拟合时认为高程差不多的平面为同一个路面。拟合平面前找到每个bin中的垂直点子集将bin内的垂直平面找到并作过滤掉拟合出更准确的平面。由于 PCA点云主成分析对于异常点敏感经过这一步骤处理后可适用范围更广。图 3.4-1 可视化描述区域垂直平面拟合实现利用 CMZ 分割得到的bin设第n个bin为通过以下4个步骤得到估计出的垂直点以如下操作对bin进行k次迭代挑选出足够的种子点集。预选种子点集进行k次迭代每次迭代选取”一些”论文原句高度最低的点求这些点的平均值以及该子集的单位法向量代表 PCA 后最小特征值对应的归一化后的单位特征向量。潜在垂直平面点集对第k次迭代的种子点集挑选出潜在的垂直平面点集公式如下: 其中k 1时即种子点集为第n个bin的全部点。每次迭代时即上一次的种子点集减去之前迭代出的所有垂直点表示估计的垂直平面的距离阈值。二值化验证点集对第k次迭代的潜在垂直平面点集二值验证出认为真正垂直的点集公式如下其中表示z轴方向的单位法向量是估计平面的单位法向量的阈值点的法向量和 z轴法向量做点乘两个单位向量的点乘结果就是夹角的cos值判断该值与90度的相近程度。在范围内由这次迭代的潜在点找到的垂直点集可以被认为是垂直点集否则这次的垂直点集不能认为是垂直的。最后累积所有的垂直点得到总的垂直点集表示总的迭代次数公式如下 3.5. R-GPF: Region-wise Ground Plane Fitting 区域地面拟合思路估计局部地面将局部地面合并。对 R-VPF 处理后的各个bin进行PCA取第三个特征代表高度特征。采用 PCA 在速度上至少比 RANSAC 快两倍进行预处理后效果类似。通俗来讲设置一个阈值每次迭代更新阈值3次迭代后挑选出合适的地面种子点。实现对以上操作得到的bin进行计算数学模型如下对zone内n个bin内的点集命名为共计有个这样的集合。如果一个 zone内有足够多的bin即可以认为足够拟合平面选取z最低的点作为种子点。令作为个种子点的z的平均值则初始的地面的估计如下其中函数返回点的高度值表示种子点挑选高度阈值。第一次估计的地面点是z高度不大于平均高度与高度阈值之和的点集。算法经过l次迭代计算出bin的地面拟合第l次迭代的地面法向量为。接着计算地面系数其中是第l次迭代所有被分类为地面的点的平均值用l次迭代得到的地面估计的平均点与法向量点乘可以反映两个向量之间的投影值。第l1次迭代的地面估计值计算公式为其中表示平面高度阈值。实验证明当即进行3次迭代的效果最好。 3.6. A-GLE: Adaptive Ground Likelihood Estimation 自适应地面似然估计思路对上一步处理后得到的bin内种子点做处理估计一个bin是否为地面。从 Uprightness 垂直度、Elevation 高程差和 Flatness 平整度三个方向设计。实现从Patchwork 的 GLE 步骤讲起如下设计函数用于评估bin为是否为平面 Uprightness 为了使中大部分点都归属于地面尽可能为TP对每个zone的法向量做如下操作其中为设置的角度阈值这部分实际计算为bin内法向量与X-Y平面的夹角当夹角趋于时意味着bin拟合的区域平面越平整。在论文中被经验化地设置为即拟合出的区域平面的最大倾斜角度为。 Elevation 为了解决高度不同的平面计算得到一样的垂直度而误把一些建筑物或车辆顶部当作地面的误检引入高程差计算项具体如下其中为使呈指数增长的自适应中点函数如果即距离太远则不予考虑认为该平面仅由平整度和垂直度考虑。当bin的平均高度时即认为其为地面的可能性较高输出值大于0.5反之认为其为地面的可能性较低输出值小于0.5。 Flatness 为增加上坡地面的判断利用高度判断的结果对一些坡度较高的上坡地面进行拟合。当时地面已经足够平整无需计算该项当时需要判断其是否是可能的上坡路面。其中为一个设定的系数目的是使得函数结果更明显表示bin的平整度为设定的平整度阈值计算方法如下为bin的 PCA 特征按降序排列。最后对所有bin统一以上三个方面计算出整个点云的拟合平面统计的bin的集合即为所拟合出的路面。改进不难发现GLE 中设计了许多参数根据不同环境需要有不同的选择在选择参数时尤其是在计算高程差所用的、计算平整度时所用的非常耗时。Patchwork论文基于 GLE 提出 A-GLE为方便描述将原先的更换为即高程相关用e表示平整度相关用f表示。图 3.5-1 U、H、C表示城市、高速公路和乡村不同场景下e, f 的分布具有明显差异为解决该问题Patchwork论文基于 GLE 提出 A-GLE一种自适应的参数调整方法同时更新 RNR 步骤的高度阈值。 Elevation e用 Definite Ground 表示 CZM 步骤中第m个zone计算满足平面拟合标准。令为中bin的的集合基于对高程标准阈值进行更新其中表示集合均值表示集合标准差为 CZM 中第m个ring的标准差修正增益是定值。 Flatness f由于将空间划分为bin经过 PCA 计算得到的特征值和是直接基于点云的拟合出的平面会有坐标系未对齐的问题导致平面拟合出现错误。这里对原先算法作纠正直接用平面法向量代替平整度估计。类似的令为中的集合基于对平整度标准阈值进行更新其中表示 CZM 中第m个ring的标准差修正增益是定值。 Noise Removal Height h思路类似。其中表示距离传感器最近的一环zone中的种子点z的集合为需要移除的高度边界。 3.7. TGR: Temporal Ground Revert 临时地面还原思路对 A-GLE 处理后估计的地面进行纠正恢复一些被误检的bin。一个bin内可能存在部分异常点使得地面拟合失效例如崎岖的草地计算值很可能超过阈值而导致错误估计。这是因为 A-GLE 是随时间推移依据所有的bin更新阈值在当前时间更新的值会在下次被利用但当前时间下的估计就会发生偏差且采用均值加权更新显然对于一些估计值偏大的bin会出现误检。其中为 CZM 第m个ring的标准差是固定的值是中平整度的集对于被拒绝的的bin如果其bin满足则被纠正为地面。图 3.7-1 A-GLE 和 TGR 的可视化描述。 A-GLE存储估计的地平面的变量即en和fn并根据先前的估计结果更新其参数。 TGR 根据时间 t 时估计的地平面的变量来双重检查未分割的地面。 4. 表现 4.1. 论文数据图 4.2-1: Performance comparison between our proposed method and otherground segmentation methods. Metrics are expressed as (mean)±(stdev). 图 4.2-2: Speed comparison of ground segmentation methods on Se-quence 05 of the SemanticKITTI dataset, using Intel(R) Core(TM) i7-7700K CPU (unit: Hz). 4.2. 自测表现运行环境 OS: Ubuntu 20.04.6 LTSCPU: 12th Gen Intel® Core™ i7-12700H × 20GPU: NVIDIA GeForce RTX 3060 Laptop GPUPython: 3.6.13Open3D: 0.17.0 运行效果数据Velodyne-PuckVLP-16在园区内采集。速度1.8ms-5.1ms平均在2.6ms。表现粗略统计在自制数据集上测试80%以上的场景在20m半径内正确分割路面95%以上的场景在10m半径内正确分割路面。图 4.2-3算法运行效果对比微调后算法在真实数据上测试左上原始算法在真实数据上测试右上微调后算法在SemanticKITTI上测试左下RandLA-Net模型在真实数据上测试右下参考文献 Patchwork: Concentric Zone-based Region-wise Ground Segmentation with Ground Likelihood Estimation Using a 3D LiDAR Sensor Patchwork: Fast and Robust Ground Segmentation Solving Partial Under-Segmentation Using 3D Point Cloud 论文分享Patchwork/Patchwork-基于点云的快速稳健地面分割算法 - 知乎超详细的激光点云地面分割可行驶区域提取方案_激光点云数据的平面分割-CSDN博客 Patchwork基于点云的快速、稳健的地面分割方法-腾讯云开发者社区-腾讯云
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