Abstract
パノラマ型の複数物体トラッキングは、産業安全の監視、広域ロボット知覚、大規模な作業空間におけるインフラライトな展開にとって重要である。これらの状況では、センサシステムは、全周囲のカバレッジ、メートル幾何学的手がかり、そして広い視野における歪みと遮蔽のもとでの安定した目標の対応付けを提供する必要がある。既存の画像面トラッカーはカメラ投影に強く結び付いており、パノラマ画像では信頼できなくなる。一方、従来のユークリッド3Dの定式化は冗長な方向パラメータを導入し、角度推定、スケール推定、深度推定を自然に統一できない。本論文では、
mathbf{S^3KF}、モータ駆動の回転LiDARとクアッド魚眼カメラリグに基づくパノラマ3D複数物体トラッキングの枠組みを提案する。要となる考え方は、単位球面
mathbb{S}^2上の幾何学的整合性のある状態表現であり、物体の方位を2自由度の接平面パラメータ化としてモデル化し、箱のスケールと深度ダイナミクスとともに共同推定する。 この状態に基づき、パノラマカメラの検出とLiDAR深度観測を融合する、拡張球面カルマンフィルタリングのパイプラインを導出する。さらに、共通のグローバルなLiDARマップに登録されたウェアラブルなローカライゼーションデバイスを用いて、地図に基づくグラウンドトゥルース生成パイプラインを確立し、モーションキャプチャのインフラを用いずに定量評価を可能にする。自ら収集した実世界のシーケンスに対する実験では、デシメートル級の平面トラッキング精度、動的シーンにおける2Dパノラマベースラインよりも優れたID継続性、そしてJetson AGX Orinプラットフォーム上でのリアルタイムのオンボード動作が示された。これらの結果は、提案する枠組みがパノラマ知覚と産業規模の複数物体トラッキングに対する実用的な解決策であることを示している。プロジェクトページは https://kafeiyin00.github.io/S3KF/ で確認できる。
