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【3D LiDAR Mapping in Dynamic Environments Using a 4D Implicit Neural Representation】

文章链接：[2405.03388] 3D LiDAR Mapping in Dynamic Environme...

作者单位：波恩大学

开源仓库：GitHub - PRBonn/4dNDF: 3D LiDAR Mapping in Dynamic...

构建精确的地图是实现自动驾驶车辆可靠定位、规划和导航的关键组成部分。提出了一种利用LiDAR扫描序列构建动态环境精确地图的新方法。为此，我们提出将4D场景编码为一种新颖的时空隐式神经地图表示，通过对每个点拟合一个与时间相关的截断符号距离函数。利用我们的表示，我们通过过滤动态部分来提取静态地图。我们的神经表示基于稀疏的特征网格，一个全局共享的解码器和依赖于时间的基函数，我们以无监督的方式联合优化。为了从LiDAR扫描序列中学习这种表示，我们设计了一个简单而有效的损失函数，以分段的方式监督地图优化。我们从静态地图的重建质量和动态点云的分割两方面评估了我们的方法1在包含移动物体的各种场景中的表现。实验结果表明，我们的方法能够去除输入点云的动态部分，同时重建出精确和完整的3D地图，优于几种最先进的方法。

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