c-M2DP : a fast point cloud descriptor with color information to perform loop closure detection

Abstract

We present c-M2DP, a fast global point cloud descriptor that combines color and shape information, and perform loop closure detection using it. Our approach extends the M2DP descriptor by incorporating color information. Along with M2DP shape signatures, we compute color signatures from multiple 2D projections of a point cloud. Then, a compact descriptor is computed using SVD to reduce its dimensionality. We performed experiments on four public available dataset sequences, with point clouds generated using either camera-LIDAR fusion or stereo depth estimation. Our results show an overall accuracy improvement over M2DP while maintaining efficiency, and are competitive in comparison with another color and shape descriptor.

Esta dissertação apresenta o c-M2DP, um descritor global de nuvem de pontos rápido e que combina informações de cor e forma, além de sua utilização na detecção de fechamento de loop. A abordagem é uma extensão do descritor M2DP que incorpora informações de cor. Em conjunto com as assinaturas da forma originais do M2DP, são computadas assinaturas de cor de multiplas projeções 2D de uma nuvem de pontos. Em seguida, um descritor compacto é computado usando SVD para redução da dimensionalidade. Experimentos em quatro sequências de conjuntos de dados disponíveis publicamente foram realizados. Os resultados apresentam um aprimoramento na precisão em relação ao descritor M2DP, mantendo-se eficiente, e são competitivos em comparação à outro descritor que combina cor e forma.