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交互式场景中的连续点云预测:综述

点云已广泛应用于自动驾驶领域,因为它可以提供比二维图像更全面的环境三维表征。基于点云序列(PCS)的点态预测是环境理解的重要组成部分,它可以帮助自主车辆的决策和运动规划。然而,对PCS预测的研究还不够深入。本文简要回顾了顺序点云预测方法,重点介绍了交互式场景。首先,我们定义了PCS预测问题,并介绍了常用的预测框架。其次,通过回顾非预测问题,分析和总结了基于PCS的时空特征提取方法。在此基础上,我们回顾了两类PCS预测任务,场景流估计(SFE)和点云位置预测(PCLP),强调了它们之间的联系和区别。最后,我们讨论了一些开放性问题,并指出了一些潜在的研究方向。

原文标题:Sequential Point Cloud Prediction in Interactive Scenarios: A Survey

原文:Point cloud has been widely used in the field of autonomous driving since it can provide a more comprehensive three-dimensional representation of the environment than 2D images. Point-wise prediction based on point cloud sequence (PCS) is an essential part of environment understanding, which can assist in the decision-making and motion-planning of autonomous vehicles. However, PCS prediction has not been deeply researched in the literature. This paper proposes a brief review of the sequential point cloud prediction methods, focusing on interactive scenarios. Firstly, we define the PCS prediction problem and introduce commonly-used frameworks. Secondly, by reviewing non-predictive problems, we analyze and summarize the spatio-temporal feature extraction methods based on PCS. On this basis, we review two types of PCS prediction tasks, scene flow estimation (SFE) and point cloud location prediction (PCLP), highlighting their connections and differences. Finally, we discuss some opening issues and point out some potential research directions.

原文链接:https://arxiv.org/abs/2109.07342

原文作者:Haowen Wang, Zirui Li, Jianwei Gong

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