| Título: | Estudo sobre redução de redundância geométrica de nuvens de pontos de sistemas automotivos |
| Autor(es): | Cunha, Dayanne Fernandes da |
| Orientador(es): | Queiroz, Ricardo Lopes de |
| Assunto: | Nuvem de pontos
Representações visuais
Veículos autônomos |
| Data de apresentação: | 27-Mai-2021 |
| Data de publicação: | 23-Jun-2022 |
| Referência: | CUNHA, Dayanne Fernandes da. Estudo sobre redução de redundância geométrica de nuvens de pontos de sistemas automotivos. 2021. xiii, 41 f., il. Trabalho de conclusão de curso (Bacharelado em Ciência da Computação) — Universidade de Brasília, Brasília, 2021. |
| Resumo: | Este estudo propõe avaliar um método de redução de redundância geométrica, também denominado de redundância temporal ou inter-quadros, de nuvens de pontos adquiridas dinamicamente por um sensor Light Detection And Ranging (LiDAR), sendo este sensor comumente utilizado em sistemas automotivos e autônomos. Por meio de experimentos com a base de dados Kitti, foi possível avaliar os benefícios do método proposto na unificação de nuvem de pontos em comparação ao método Iterative Closest Point (ICP) Point-to-Plane (Po2Pl). |
| Abstract: | This study proposes to evaluate a method to reduce geometric redundancy, also called temporal or inter-frame redundancy, of point clouds acquired dynamically by a Light Detection And Ranging (LiDAR) sensor, which is commonly used in automotive and autonomous systems. Through experiments with th eKitti dataset it was possible to assess the benefits of the proposed point cloud registration method compared to the Iterative Closest Point (ICP) Point-to-Plane (Po2Pl). |
| Informações adicionais: | Trabalho de conclusão de curso (graduação) — Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2021. |
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| Aparece na Coleção: | Ciência da Computação
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