3D Highway Curve Reconstruction From Mobile Laser Scanning Point Clouds
Notice bibliographique
Résumé
The point clouds acquired by a vehicle-borne mobile laser scanning (MLS) system have shown great potential for many applications such as intelligent transportation systems, road infrastructure inventories, and high-definition (HD) maps to support the advanced driver-assistance systems (ADAS) and autonomous vehicles (AVs). This paper presents a novel two-step approach to automated detection and reconstruction of three-dimensional (3D) highway curves from MLS point clouds. However, when dealing with noisy, unstructured, dense point clouds, we often face some challenges, most notably in handling of the outliers introduced during road marking detection and in recognition of curve types during 3D curve reconstruction. Our approach is formed by two main algorithms: a detector based on intensity variance and a robust model fitting estimator. The experimental results obtained using both a virtual scan dataset and a real MLS dataset demonstrated that our approach is very promising in handling of the outliers and reconstruction of 3D road curves. Specifically, a relative accuracy of 0.6% has been achieved in estimation of circle radii based on the virtual scan dataset. A comparative study also showed that our road marking detection approach is more effective and more stable than state-of-the-art approaches.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,004 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».