1 论文基本信息

论文题目：3D Reconstruction using a sparse laser scanner and a single camera for outdoor autonomous vehicle
年份：2016
出处：IEEE 19th International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC)
- 中科院自动化所主办的IEEE系列会议
作者：Honggu Lee, Soohwan Song and Sungho Jo
- Department of Computer Science, KAIST, Daejeon 305-701, Republic of Korea
- KAIST （韩国科学技术院）：来自知乎：“在韩国，KAIST是如同清华般的存在；在学术界，KAIST还是有很高的声誉，基本同领域的学者都知道。去美帝或者其他地方读博，KAIST是一个很好的跳板（KAIST有很多斯坦福、MIT级别的 partner universities ，很多教授是美帝牛校毕业的）”
JO评价：
- 思路清晰，写作规范有条理，行文逻辑可以参考。

2 看本篇论文目的

了解激光雷达和相机结合，会有什么好的应用场景；
- JO答：稠密深度地图
了解在自动驾驶领域，减低成本同时，又能不牺牲性能的解决方案。

3 问题场景

场景：
- 自动驾驶汽车上，在宽阔的户外环境。
背景描述：
- 自动驾驶汽车，大部分目前采用激光和图像传感器，都需要有目标探测，避障，导航系统；
- 对于以上系统，最重要的信息来源之一，就是一个精确稠密的三维深度地图（an accurate dense 3D depth map）。
  - JO疑问：三维深度地图，在自动驾驶中，到底能发挥什么/多少作用？更合理的信息提供方式应该是什么？
解决问题：
- 使用稀疏的激光扫描器+图像，建立出稠密的深度地图。
  - a Velodyne HDL-64E + RGB data

4 核心解决思想

两步:
- 1. 局部测距建模阶段（the local range modeling phase）
  - 体素化和离群点（outlier points）检测
    - 将空间分割成包含局部范围点的离散体素，并利用点直方图特征寻找离群点。
  - 使用高斯过程回归（Gaussian Process regression，GP），从激光扫描仪中插入3D点，同时保持物体的形状。
    - 参考资源：浅析高斯过程回归 https://blog.csdn.net/qq_20195745/article/details/82721666
- 2. 三维深度地图重建阶段（3D depth map reconstruction phase）
  - 通过融合图像和插值点，来构建三维深度图；
    - 利用点直方图特征（a point histogram feature），有效地选择了与目标对应的三维点，消除了体素中的非相似点。
  - 并基于马尔可夫随机场（Markov Random Field，MRF）进行优化。
    - MRF：用于融合两种不同类型的传感器数据。
效果：
- 提供了一个与所有图像像素对应的深度地图 (a depth map)。
- 定性和时间复杂度的结果表明，我们的方法，在实时演示的自动驾驶汽车在复杂的城市场景，是鲁棒的和足够快的。

4.1 创新点

老方法的新应用：激光扫描器+图像的室外应用。

4.2 不足点

在一个固定的体素区域内（a fixed voxel region）插值三维点：
- 有时会导致表面重叠（surfaces are overlapped），从而导致边缘失真（edge distortion）。
进一步研究：
- 激光雷达[21]可用于灌木、树冠等非刚性物体的重建；
  - 在未来的工作中，我们想要重建更加复杂的户外环境，包括树叶、灌木和植被。

5 经典参考论文

A. Geiger, P. Lenz, and R. Urtasun, “Are we ready for autonomous driving? the kitti vision benchmark suite,” in Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2012 IEEE Conference on. IEEE, 2012, pp. 3354–3361.
J. Diebel and S. Thrun, “An application of markov random fields to range sensing,” in Advances in neural information processing systems, 2005, pp. 291–298.
- NIPS（NeurIPS），全称神经信息处理系统大会(Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems)，是一个关于机器学习和计算神经科学的国际会议。该会议固定在每年的12月举行,由NIPS基金会主办。NIPS是机器学习领域的顶级会议。在中国计算机学会的国际学术会议排名中，NIPS为人工智能领域的A类会议。

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