Evaluación de técnicas de agrupamiento para segmentación de nubes de puntos LIDAR
Las nubes de puntos LIDAR suministran información precisa sobre distancias, y son de gran utilidad para robots de búsqueda y rescate urbano, vehículos autónomos y robots de uso industrial en general. Estos conjuntos de datos representan escenarios, ya sean interiores o exteriores, formados por edifi...
Autores principales: | , , |
---|---|
Formato: | Objeto de conferencia |
Lenguaje: | Español |
Publicado: |
2023
|
Materias: | |
Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/166481 |
Aporte de: |
id |
I19-R120-10915-166481 |
---|---|
record_format |
dspace |
spelling |
I19-R120-10915-1664812024-05-28T20:08:38Z http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/166481 Evaluación de técnicas de agrupamiento para segmentación de nubes de puntos LIDAR Evaluation of clustering techniques for segmentation of LIDAR point clouds Urbano Pintos, Nicolás Lacomi, Héctor Alberto Lavorato, Mario Blas 2023-09 2023 2024-05-28T14:47:55Z es Ciencias Informáticas segmentación nubes de puntos LIDAR agrupamiento Las nubes de puntos LIDAR suministran información precisa sobre distancias, y son de gran utilidad para robots de búsqueda y rescate urbano, vehículos autónomos y robots de uso industrial en general. Estos conjuntos de datos representan escenarios, ya sean interiores o exteriores, formados por edificios, personas, vehículos y objetos en general. La información se presenta de forma densa y no estructurada en coordenadas cartesianas de 3 dimensiones. Para analizar el entorno representado, una de las primeras tareas es la segmentación de los escenarios. En este trabajo se evalúan técnicas de agrupamiento no supervisado para segmentar conjuntos de datos de nubes de puntos LIDAR. A partir de una observación visual de las clases y el cálculo de métricas de agrupamiento, se compara el comportamiento de los algoritmos K-means, DBSCAN, BIRCH y Mean Shift en diferentes escenarios interiores y exteriores. LIDAR point clouds are helpful for industrial robots, autonomous vehicles, and robotic urban search and rescue because they provide precise distance information. These data sets show indoor and outdoor scenarios with automobiles, people, buildings, and other objects. The information is presented densely and unstructured in 3-dimensional Cartesian coordinates. One of the first tasks in the analysis of the environment shown is the segmentation of the situations. This study evaluates various unsupervised clustering techniques for segmenting LIDAR point cloud data sets. An examination of the classes visually and the computation of clustering metrics serve to examine the behavior of the K-means, DBSCAN, BIRCH, and Mean Shift algorithms in various indoor and outdoor scenarios. Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa Objeto de conferencia Objeto de conferencia http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) application/pdf 7-14 |
institution |
Universidad Nacional de La Plata |
institution_str |
I-19 |
repository_str |
R-120 |
collection |
SEDICI (UNLP) |
language |
Español |
topic |
Ciencias Informáticas segmentación nubes de puntos LIDAR agrupamiento |
spellingShingle |
Ciencias Informáticas segmentación nubes de puntos LIDAR agrupamiento Urbano Pintos, Nicolás Lacomi, Héctor Alberto Lavorato, Mario Blas Evaluación de técnicas de agrupamiento para segmentación de nubes de puntos LIDAR |
topic_facet |
Ciencias Informáticas segmentación nubes de puntos LIDAR agrupamiento |
description |
Las nubes de puntos LIDAR suministran información precisa sobre distancias, y son de gran utilidad para robots de búsqueda y rescate urbano, vehículos autónomos y robots de uso industrial en general. Estos conjuntos de datos representan escenarios, ya sean interiores o exteriores, formados por edificios, personas, vehículos y objetos en general. La información se presenta de forma densa y no estructurada en coordenadas cartesianas de 3 dimensiones. Para analizar el entorno representado, una de las primeras tareas es la segmentación de los escenarios. En este trabajo se evalúan técnicas de agrupamiento no supervisado para segmentar conjuntos de datos de nubes de puntos LIDAR. A partir de una observación visual de las clases y el cálculo de métricas de agrupamiento, se compara el comportamiento de los algoritmos K-means, DBSCAN, BIRCH y Mean Shift en diferentes escenarios interiores y exteriores. |
format |
Objeto de conferencia Objeto de conferencia |
author |
Urbano Pintos, Nicolás Lacomi, Héctor Alberto Lavorato, Mario Blas |
author_facet |
Urbano Pintos, Nicolás Lacomi, Héctor Alberto Lavorato, Mario Blas |
author_sort |
Urbano Pintos, Nicolás |
title |
Evaluación de técnicas de agrupamiento para segmentación de nubes de puntos LIDAR |
title_short |
Evaluación de técnicas de agrupamiento para segmentación de nubes de puntos LIDAR |
title_full |
Evaluación de técnicas de agrupamiento para segmentación de nubes de puntos LIDAR |
title_fullStr |
Evaluación de técnicas de agrupamiento para segmentación de nubes de puntos LIDAR |
title_full_unstemmed |
Evaluación de técnicas de agrupamiento para segmentación de nubes de puntos LIDAR |
title_sort |
evaluación de técnicas de agrupamiento para segmentación de nubes de puntos lidar |
publishDate |
2023 |
url |
http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/166481 |
work_keys_str_mv |
AT urbanopintosnicolas evaluaciondetecnicasdeagrupamientoparasegmentaciondenubesdepuntoslidar AT lacomihectoralberto evaluaciondetecnicasdeagrupamientoparasegmentaciondenubesdepuntoslidar AT lavoratomarioblas evaluaciondetecnicasdeagrupamientoparasegmentaciondenubesdepuntoslidar AT urbanopintosnicolas evaluationofclusteringtechniquesforsegmentationoflidarpointclouds AT lacomihectoralberto evaluationofclusteringtechniquesforsegmentationoflidarpointclouds AT lavoratomarioblas evaluationofclusteringtechniquesforsegmentationoflidarpointclouds |
_version_ |
1807223041599471616 |