图森未来发布LiDAR 点云中的异常检测

#论文# arxiv速递｜图森未来发布LiDAR 点云中的异常检测 【Detecting the Anomalies in LiDAR Pointcloud】 文章链接：[2308.00187] Detecting the Anomalies in LiDAR Poin... 激光雷达传感器在现代自动驾驶系统的感知技术栈中起着重要作用。诸如雨、雾和灰尘等恶劣天气条件，以及一些（偶尔）激光雷达硬件故障可能导致激光雷达产生具有异常模式的点云，如散布噪声点和不常见的强度值。 在本文中，我们提出了一种新的方法通过分析点云特征来检测激光雷达是否正在生成异常点云。 具体来说，我们开发了一种基于激光雷达点的空间和强度分布的点云质量指标，以表征点云的噪声水平，它依赖于纯数学分析，不需要任何标签或训练，不需要像基于学习的方法一样。 因此，该方法是可扩展的，可以通过在线监测 LiDAR 数据中的异常或离线对大量数据进行深入研究来提高自主安全性。 所提出的方法在使用不同扫描机制和激光光谱的激光雷达收集的大量真实公共道路数据进行研究，并被证明能够有效地处理各种已知和未知的点云异常。