rgb-lidar-imu-3d-reconstruction

概要

このプロジェクトは、CARLAシミュレーションデータを使用して、同期されたマルチカメラRGB、LiDAR、IMUセンサーフュージョンを行うマルチモーダル知覚パイプラインを構築します。

LiDAR-慣性オドメトリと15状態の誤差状態カルマンフィルター（ESKF）を実装し、動的オブジェクトを除去することで、ゴーストトレイルを低減したRGB着色の静的ワールド3D再構築を生成します。

主な機能には、Open3D、OpenCV、PyTorch、YOLOベースのセグメンテーションを用いたエンドツーエンドのパイプライン、点群へのICPとIMU伝播によるLiDAR-慣性オドメトリ、インスタンスセグメンテーションによる動的オブジェクト除去、静止車両の保持などが含まれます。

自動運転技術の研究者や開発者、特にCARLAシミュレーション環境での3D再構築やセンサーフュージョンに関心のあるユーザーに最適です。

GitHub: https://github.com/adityapatel149/rgb-lidar-imu-3d-reconstruction