中国のSJTUの研究者たちは、大規模なLiDARオドメトリ用のウィンドウベースのマスキングされたポイントトランスフォーマーフレームワーク、TransLOを紹介しました

『中国の研究者がSJTUで大規模LiDARオドメトリに適したウィンドウベースのポイントトランスフォーマーフレームワーク「TransLO」を紹介』

上海交通大学と中国矿业大学の研究者たちはTransLOを開発しました。このLiDARオドメトリネットワークは、セルフアテンションとマスクされたクロスフレームアテンションを備えたウィンドウベースのマスクされたポイントトランスフォーマーを統合しています。TransLOは、スパースな点群を効果的に扱うため、無効な動的な点を除外するためにバイナリマスクを使用しています。

この手法では、Iterative Closest Point（ICP）のバリアントや広く使用されているLOAMなど、一般的なLiDARオドメトリの手法について説明しています。また、パフォーマンスの向上のために地面のセグメンテーションを組み込んだLOAMのバリアントに重点を置いています。この研究では、CNNとトランスフォーマーを組み合わせた世界的な特徴埋め込みを実現するため、最初のトランスフォーマーベースのLiDARオドメトリネットワークであるTransLOが紹介されています。射影感知型マスク、ウィンドウベースのマスクされたセルフアテンション（WMSA）、マスクされたクロスフレームアテンション（MCFA）などのコンポーネントは、TransLOの効果を示すアブレーション研究を通じて評価されています。

LiDARオドメトリは、SLAM、ロボットナビゲーション、自動運転などのアプリケーションにおいて重要ですが、従来はICPや特徴ベースの手法に依存していました。CNNなどの学習ベースの手法は、ポイントクラウドにおける長距離の依存関係やグローバル特徴のキャプチャに課題があります。TransLOは、ウィンドウベースのマスクされたポイントトランスフォーマーを使用して、効率的にポイントクラウドを処理し、姿勢推定を予測します。

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TransLOは、2D射影、長距離の依存関係をキャプチャするローカルトランスフォーマー、および姿勢推定を予測するMCFAを使用してポイントクラウドを処理します。ストライドベースのサンプリング層とWMSAを使用してポイントクラウドを円柱状の表面に射影します。CNNは受容野を拡大し、射影感知型マスクはポイントクラウドのスパースさに対処します。姿勢ワーピング操作により反復的な改善が行われます。アブレーション研究は、コンポーネントの効果を確認し、TransLOがKITTIオドメトリデータセットで既存の手法を上回ることを示しています。

KITTIオドメトリデータセット上の実験結果は、平均回転RMSEが0.500°/100m、平行移動RMSEが0.993%というTransLOの優れたパフォーマンスを示しています。TransLOは最近の学習ベースの手法を上回り、ほとんどの評価シーケンスでLOAMをも凌駕します。アブレーション研究では、外れ値をフィルタリングするバイナリマスク、フレーム間のソフトな対応関係の確立により、MCFAモジュールが翻訳と回転エラーの改善に貢献していることが強調されています。

提案されたTransLOネットワークは、LiDARオドメトリのためのエンドツーエンドのウィンドウベースのマスクされたポイントトランスフォーマーであり、CNNとトランスフォーマーを統合してグローバル特徴埋め込みと外れ値除去を強化し、KITTIオドメトリデータセット上で最新のパフォーマンスを達成します。主要なコンポーネントには、長距離の依存関係のためのWMSA、外れ値フィルタリングのためのバイナリマスク、フレームの関連付けと姿勢推定におけるMCFAが含まれています。アブレーション研究は、WMSAの重要性、外れ値フィルタリングのためのバイナリマスク、MCFAのモデルの成功における重要な役割を確認しています。TransLOは、大規模な位置特定とナビゲーションにおいて優れた精度、効率、グローバル特徴に焦点を当てています。

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