Development of a Realistic LiDAR Simulator based on Deep Generative Models

Research Project

Project/Area Number	23K16974
Research Category	Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
Allocation Type	Multi-year Fund
Review Section	Basic Section 61050:Intelligent robotics-related
Research Institution	Kyushu University
Principal Investigator	中嶋一斗九州大学, システム情報科学研究院, 助教 (20908420)
Project Period (FY)	2023-04-01 – 2026-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2023)
Budget Amount *help	¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000) Fiscal Year 2025: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000) Fiscal Year 2024: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000) Fiscal Year 2023: ¥3,120,000 (Direct Cost: ¥2,400,000、Indirect Cost: ¥720,000)
Keywords	深層生成モデル / LiDAR / Sim2Real
Outline of Research at the Start	自律移動ロボットの正確な環境認識を実現するために，3D LiDAR センサから得られる点群データに基づく機械学習モデルが注目されているが，モデル学習に必要な大規模点群データのアノテーションコストは非常に高い．解決策の一つとして，シミュレータから自動的に合成したラベル付き点群を活用するアプローチがあるが，計測特性の再現度が低く，実環境への汎化性能が低下する問題がある．本研究では，3D LiDAR センサの計測特性を自動的にプロファイリングする深層生成モデルを開発し，合成データの写実性向上に応用する．