Evaluación de técnicas de agrupamiento para segmentación de nubes de puntos LIDAR

Autores
Urbano Pintos, Nicolás; Lacomi, Héctor Alberto; Lavorato, Mario Blas
Año de publicación
2023
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
Las nubes de puntos LIDAR suministran información precisa sobre distancias, y son de gran utilidad para robots de búsqueda y rescate urbano, vehículos autónomos y robots de uso industrial en general. Estos conjuntos de datos representan escenarios, ya sean interiores o exteriores, formados por edificios, personas, vehículos y objetos en general. La información se presenta de forma densa y no estructurada en coordenadas cartesianas de 3 dimensiones. Para analizar el entorno representado, una de las primeras tareas es la segmentación de los escenarios. En este trabajo se evalúan técnicas de agrupamiento no supervisado para segmentar conjuntos de datos de nubes de puntos LIDAR. A partir de una observación visual de las clases y el cálculo de métricas de agrupamiento, se compara el comportamiento de los algoritmos K-means, DBSCAN, BIRCH y Mean Shift en diferentes escenarios interiores y exteriores.
LIDAR point clouds are helpful for industrial robots, autonomous vehicles, and robotic urban search and rescue because they provide precise distance information. These data sets show indoor and outdoor scenarios with automobiles, people, buildings, and other objects. The information is presented densely and unstructured in 3-dimensional Cartesian coordinates. One of the first tasks in the analysis of the environment shown is the segmentation of the situations. This study evaluates various unsupervised clustering techniques for segmenting LIDAR point cloud data sets. An examination of the classes visually and the computation of clustering metrics serve to examine the behavior of the K-means, DBSCAN, BIRCH, and Mean Shift algorithms in various indoor and outdoor scenarios.
Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa
Materia
Ciencias Informáticas
segmentación
nubes de puntos LIDAR
agrupamiento
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
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LIDAR point clouds are helpful for industrial robots, autonomous vehicles, and robotic urban search and rescue because they provide precise distance information. These data sets show indoor and outdoor scenarios with automobiles, people, buildings, and other objects. The information is presented densely and unstructured in 3-dimensional Cartesian coordinates. One of the first tasks in the analysis of the environment shown is the segmentation of the situations. This study evaluates various unsupervised clustering techniques for segmenting LIDAR point cloud data sets. An examination of the classes visually and the computation of clustering metrics serve to examine the behavior of the K-means, DBSCAN, BIRCH, and Mean Shift algorithms in various indoor and outdoor scenarios.
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