A framework for non-ICP LIDAR-based pose estimation using an optimally constrained 3D target
Notice bibliographique
Résumé
This thesis describes a non-ICP-based framework fohr [sic] the computation of a pose estimate of a special target shape from raw LIDAR scan data. In previous work, an ideal unambiguously-shaped 3D target (the Reduced Ambiguity Cuboctahedron, or RAC) was designed for use in LIDAR-based pose estimation. The RAC was designed to be used in an ICP algorithm, without an initial guess at the pose. This property is, however, not robust to LIDAR measurement noise and data artefacts. The pose estimation technique described in the present work is based upon the geometric non-ambiguity criteria used originally to design the target, and is robust to the aforementioned LIDAR data characteristics. This technique has been tested using simulated point clouds representing a full range of views of the RAC. The technique has been validated using real LIDAR scans of the RAC, generated at Neptec's Ottawa facility with their Laser Camera System (LCS). Experimental results using LCS data show that pose estimates can be generated with mean errors (relative to ICP) of 1.03 [deg] and 1.08 [mm], having standard deviations of 0.56 [deg] and 0.67 [mm] respectively.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».