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Real-Time Spatio-Temporal LiDAR Point Cloud Compression

HorizonLab
October 24, 2020

Real-Time Spatio-Temporal LiDAR Point Cloud Compression

IROS 2020 talk slides by Yu Feng.

HorizonLab

October 24, 2020
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Transcript

  1. 1
    Real-Time Spatio-Temporal LiDAR

    Point Cloud Compression
    Yu Feng
    with Shaoshan Liu (PerceptIn) and Yuhao Zhu
    Department of Computer Science

    University of Rochester

    http://horizon-lab.org

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  2. Real-time LiDAR Data Sharing
    2

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  3. Real-time LiDAR Data Sharing
    2

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  4. Real-time LiDAR Data Sharing
    2

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  5. Real-time LiDAR Data Sharing
    2

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  6. Real-time LiDAR Data Sharing
    2
    26MB/s ???

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  7. Point Cloud Compression
    3

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  8. Point Cloud Compression
    3
    Free Viewport
    Events

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  9. Point Cloud Compression
    3
    Free Viewport
    Events
    Culture
    Heritage

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  10. Point Cloud Compression
    3
    Free Viewport
    Events
    Culture
    Heritage
    Autonomous
    Driving

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  11. Point Cloud Compression
    3
    Free Viewport
    Events
    Culture
    Heritage
    Autonomous
    Driving
    Ochotta - 2004, Lien - 2009,

    Kammerl - 2012,

    Fan - 2013, Golla - 2015,

    Thanou - 2016,

    Queiroz - 2017,

    Krivokuća - 2018, Jang - 2019
    Huang - 2008, Smith - 2012,

    Hornung - 2013, Digne - 2014,

    Morell - 2014, Schwarz - 2018,

    Lasserre - 2019
    Tu - 2015,

    Sun - 2019,

    Tu - 2019

    View full-size slide

  12. Point Cloud Compression
    3
    Free Viewport
    Events
    Culture
    Heritage
    Autonomous
    Driving
    Ochotta - 2004, Lien - 2009,

    Kammerl - 2012,

    Fan - 2013, Golla - 2015,

    Thanou - 2016,

    Queiroz - 2017,

    Krivokuća - 2018, Jang - 2019
    Huang - 2008, Smith - 2012,

    Hornung - 2013, Digne - 2014,

    Morell - 2014, Schwarz - 2018,

    Lasserre - 2019
    Tu - 2015,

    Sun - 2019,

    Tu - 2019

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  13. LiDAR Data Harvesting
    4
    Harvested Data
    Front View
    Top View

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  14. LiDAR Data Harvesting
    4
    Harvested Data
    Front View
    Top View
    LiDAR

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  15. LiDAR Data Harvesting
    4
    Harvested Data
    Front View
    Top View
    (θ1, Φ1, ≌t1) (θ2, Φ1, ≌t2)
    (θ3, Φ1, ≌t3) …
    Φ1
    θ1
    ≌θ
    LiDAR

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  16. LiDAR Data Harvesting
    5
    Harvested Data
    Front View
    Top View
    (θ1, Φ1, ≌t1,1) (θ2, Φ1, ≌t1,2)
    (θ3, Φ1, ≌t1,3) …
    Φ2
    θ1

    View full-size slide

  17. LiDAR Data Harvesting
    5
    Harvested Data
    Front View
    Top View
    (θ1, Φ1, ≌t1,1) (θ2, Φ1, ≌t1,2)
    (θ3, Φ1, ≌t1,3) …
    Φ2
    θ1
    ≌Φ

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  18. LiDAR Data Harvesting
    5
    Harvested Data
    Front View
    Top View
    (θ1, Φ1, ≌t1,1) (θ2, Φ1, ≌t1,2)
    (θ3, Φ1, ≌t1,3) …
    Φ2
    θ1
    (θ1, Φ2, ≌t2,1) (θ2, Φ2, ≌t2,2)
    (θ3, Φ2, ≌t2,3) …
    ≌Φ

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  19. LiDAR Data Harvesting
    5
    Harvested Data
    Front View
    Top View
    (θ1, Φ1, ≌t1,1) (θ2, Φ1, ≌t1,2)
    (θ3, Φ1, ≌t1,3) …
    Φ2
    θ1
    (θ1, Φ2, ≌t2,1) (θ2, Φ2, ≌t2,2)
    (θ3, Φ2, ≌t2,3) …

    (θ1, Φ3, ≌t3,1) (θ2, Φ3, ≌t3,2)
    (θ3, Φ3, ≌t3,3) …
    ≌Φ

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  20. Range Image Conversion
    6
    Harvested Data
    (θ1, Φ1, ≌t1,1)
    (θ1, Φ2, ≌t2,1)
    (θ1, Φ3, ≌t3,1)
    (θ2, Φ1, ≌t1,2)
    (θ2, Φ2, ≌t2,2)
    (θ2, Φ3, ≌t3,2)
    (θ3, Φ1, ≌t1,3)
    (θ3, Φ2, ≌t2,3)
    (θ3, Φ3, ≌t3,3)




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  21. Range Image
    Range Image Conversion
    6
    Harvested Data
    (θ1, Φ1, ≌t1,1)
    (θ1, Φ2, ≌t2,1)
    (θ1, Φ3, ≌t3,1)
    (θ2, Φ1, ≌t1,2)
    (θ2, Φ2, ≌t2,2)
    (θ2, Φ3, ≌t3,2)
    (θ3, Φ1, ≌t1,3)
    (θ3, Φ2, ≌t2,3)
    (θ3, Φ3, ≌t3,3)




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  22. Range Image
    Range Image Conversion
    6
    Harvested Data
    (θ1, Φ1, ≌t1,1)
    (θ1, Φ2, ≌t2,1)
    (θ1, Φ3, ≌t3,1)
    (θ2, Φ1, ≌t1,2)
    (θ2, Φ2, ≌t2,2)
    (θ2, Φ3, ≌t3,2)
    (θ3, Φ1, ≌t1,3)
    (θ3, Φ2, ≌t2,3)
    (θ3, Φ3, ≌t3,3)




    θ1

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  23. Range Image
    Range Image Conversion
    6
    Harvested Data
    (θ1, Φ1, ≌t1,1)
    (θ1, Φ2, ≌t2,1)
    (θ1, Φ3, ≌t3,1)
    (θ2, Φ1, ≌t1,2)
    (θ2, Φ2, ≌t2,2)
    (θ2, Φ3, ≌t3,2)
    (θ3, Φ1, ≌t1,3)
    (θ3, Φ2, ≌t2,3)
    (θ3, Φ3, ≌t3,3)



    … Φ1
    θ1

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  24. Range Image
    Range Image Conversion
    6
    Harvested Data
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    Φ1
    θ1

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  25. Range Image
    So, using image compression?
    Range Image Conversion
    6
    Harvested Data
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    Φ1
    θ1

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  26. Inefficiency of Using Image Compression
    7
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    Range Image
    ▸Disadvantages of Using Image Compression

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  27. Inefficiency of Using Image Compression
    7
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    ▸Disadvantages of Using Image Compression

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  28. Inefficiency of Using Image Compression
    7
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    ▸Disadvantages of Using Image Compression
    ▹Leverage redundant color information not
    spatial information.

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  29. Inefficiency of Using Image Compression
    7
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    ▸Disadvantages of Using Image Compression
    ▹Leverage redundant color information not
    spatial information.
    ▹Lose detailed spatial information by
    normalizing range value into 0-255.
    (120 m with 0.02 m distance accuracy)

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  30. Inefficiency of Using Image Compression
    7
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    ▸Disadvantages of Using Image Compression
    ▹Leverage redundant color information not
    spatial information.
    ▹Lose detailed spatial information by
    normalizing range value into 0-255.
    (120 m with 0.02 m distance accuracy)
    ▹Intelligent applications are more precision-
    sensitive than human visual cue.

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  31. Spatio-Temporal Compression
    8

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  32. Spatio-Temporal Compression
    8
    Spatial Encoding

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  33. Spatio-Temporal Compression
    8
    Spatial Encoding Temporal Encoding

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  34. Spatio-Temporal Compression
    8
    Spatial Encoding Temporal Encoding

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  35. Spatial Encoding
    9
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6

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  36. Plane : x + ay + bz + c = 0
    Spatial Encoding
    9
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6

    View full-size slide

  37. Plane : x + ay + bz + c = 0
    Spatial Encoding
    9
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    Fitted Data

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  38. Plane : x + ay + bz + c = 0
    Spatial Encoding
    9
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    Fitted Data

    View full-size slide

  39. Plane : x + ay + bz + c = 0
    Spatial Encoding
    9
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    Fitted Data
    T1: (a1, b1, c1,1)

    View full-size slide

  40. Plane : x + ay + bz + c = 0
    Spatial Encoding
    9
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    Fitted Data
    T1: (a1, b1, c1,1)
    Unfitted Data
    R1,3, R1,4, R2,3, R2,4

    View full-size slide

  41. Plane : x + ay + bz + c = 0
    Spatial Encoding
    9
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    Fitted Data
    T1: (a1, b1, c1,1) T3: (a3, b3, c3,1)
    Unfitted Data
    R1,3, R1,4, R2,3, R2,4

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  42. Plane : x + ay + bz + c = 0
    Spatial Encoding
    9
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    Fitted Data
    T1: (a1, b1, c1,1) T3: (a3, b3, c3,1)
    Unfitted Data
    R1,3, R1,4, R2,3, R2,4

    View full-size slide

  43. Plane : x + ay + bz + c = 0
    Spatial Encoding
    9
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    Fitted Data
    T1: (a1, b1, c1,1) T3: (a3, b3, c3,1)
    T4, T5: (a4, b4, c4, 2)
    Unfitted Data
    R1,3, R1,4, R2,3, R2,4

    View full-size slide

  44. Plane : x + ay + bz + c = 0
    Spatial Encoding
    9
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    Fitted Data
    T1: (a1, b1, c1,1) T3: (a3, b3, c3,1)
    T4, T5: (a4, b4, c4, 2)
    Unfitted Data
    R1,3, R1,4, R2,3, R2,4
    R3,5, R3,6, R4,5, R4,6

    View full-size slide

  45. Plane : x + ay + bz + c = 0
    Spatial Encoding
    9
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    Fitted Data
    T1: (a1, b1, c1,1) T3: (a3, b3, c3,1)
    T4, T5: (a4, b4, c4, 2)
    Unfitted Data
    R1,3, R1,4, R2,3, R2,4
    R3,5, R3,6, R4,5, R4,6
    Bitmap
    1 0 1
    1 1 0

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  46. Plane : x + ay + bz + c = 0
    LiDARs have a much more fine-
    grained horizontal resolution than
    vertical resolution.
    Spatial Encoding
    9
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    Fitted Data
    T1: (a1, b1, c1,1) T3: (a3, b3, c3,1)
    T4, T5: (a4, b4, c4, 2)
    Unfitted Data
    R1,3, R1,4, R2,3, R2,4
    R3,5, R3,6, R4,5, R4,6
    Bitmap
    1 0 1
    1 1 0

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  47. Encoding Multiple Frames ???
    10
    Fitted Data
    Unfitted Data
    T1: (a1, b1, c1,1) T3: (a3, b3, c3,1)
    T4, T5: (a4, b4, c4, 2)
    R1,3, R1,4, R2,3, R2,4
    R3,5, R3,6, R4,5, R4,6
    Bitmap
    1 0 1
    1 1 0

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  48. Encoding Multiple Frames ???
    10
    Fitted Data
    Unfitted Data
    T1: (a1, b1, c1,1) T3: (a3, b3, c3,1)
    T4, T5: (a4, b4, c4, 2)
    R1,3, R1,4, R2,3, R2,4
    R3,5, R3,6, R4,5, R4,6
    Bitmap
    1 0 1
    1 1 0
    Fitted Data
    Unfitted Data
    T1: (a1, b1, c1,1) T3: (a3, b3, c3,1)
    T4, T5: (a4, b4, c4, 2)
    R1,3, R1,4, R2,3, R2,4
    R3,5, R3,6, R4,5, R4,6
    Bitmap
    1 0 1
    1 1 0
    Fitted Data
    Unfitted Data
    T1: (a1, b1, c1,1) T3: (a3, b3, c3,1)
    T4, T5: (a4, b4, c4, 2)
    R1,3, R1,4, R2,3, R2,4
    R3,5, R3,6, R4,5, R4,6
    Bitmap
    1 0 1
    1 1 0
    Fitted Data
    Unfitted Data
    T1: (a1, b1, c1,1) T3: (a3, b3, c3,1)
    T4, T5: (a4, b4, c4, 2)
    R1,3, R1,4, R2,3, R2,4
    R3,5, R3,6, R4,5, R4,6
    Bitmap
    1 0 1
    1 1 0
    Fitted Data
    Unfitted Data
    T1: (a1, b1, c1,1) T3: (a3, b3, c3,1)
    T4, T5: (a4, b4, c4, 2)
    R1,3, R1,4, R2,3, R2,4
    R3,5, R3,6, R4,5, R4,6
    Bitmap
    1 0 1
    1 1 0

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  49. Encoding Multiple Frames ???
    10
    Fitted Data
    Unfitted Data
    T1: (a1, b1, c1,1) T3: (a3, b3, c3,1)
    T4, T5: (a4, b4, c4, 2)
    R1,3, R1,4, R2,3, R2,4
    R3,5, R3,6, R4,5, R4,6
    Bitmap
    1 0 1
    1 1 0
    Fitted Data
    Unfitted Data
    T1: (a1, b1, c1,1) T3: (a3, b3, c3,1)
    T4, T5: (a4, b4, c4, 2)
    R1,3, R1,4, R2,3, R2,4
    R3,5, R3,6, R4,5, R4,6
    Bitmap
    1 0 1
    1 1 0
    Fitted Data
    Unfitted Data
    T1: (a1, b1, c1,1) T3: (a3, b3, c3,1)
    T4, T5: (a4, b4, c4, 2)
    R1,3, R1,4, R2,3, R2,4
    R3,5, R3,6, R4,5, R4,6
    Bitmap
    1 0 1
    1 1 0
    Fitted Data
    Unfitted Data
    T1: (a1, b1, c1,1) T3: (a3, b3, c3,1)
    T4, T5: (a4, b4, c4, 2)
    R1,3, R1,4, R2,3, R2,4
    R3,5, R3,6, R4,5, R4,6
    Bitmap
    1 0 1
    1 1 0
    Fitted Data
    Unfitted Data
    T1: (a1, b1, c1,1) T3: (a3, b3, c3,1)
    T4, T5: (a4, b4, c4, 2)
    R1,3, R1,4, R2,3, R2,4
    R3,5, R3,6, R4,5, R4,6
    Bitmap
    1 0 1
    1 1 0
    99% of the region is
    overlapped.

    View full-size slide

  50. Spatio-Temporal Compression
    11
    Spatial Encoding Temporal Encoding

    View full-size slide

  51. Spatio-Temporal Compression
    11
    Spatial Encoding Temporal Encoding

    View full-size slide

  52. Encoding Multiple Frames
    12
    Time
    T3 T4 T5
    T1 T2

    View full-size slide

  53. Encoding Multiple Frames
    12
    Time
    T3 T4 T5
    T1 T2
    IMU measurements
    +

    View full-size slide

  54. Encoding Multiple Frames
    12
    Time
    T3 T4 T5
    T1 T2
    IMU measurements
    +

    View full-size slide

  55. Encoding Multiple Frames
    12
    Time
    T3 T4 T5
    T1 T2
    IMU measurements
    +
    Before Transformation
    After Transformation

    View full-size slide

  56. Encoding Multiple Frames
    12
    Before Transformation
    After Transformation
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    Range Image
    Conversion

    View full-size slide

  57. Temporal Encoding
    13
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6

    View full-size slide

  58. Temporal Encoding
    13
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    Plane fitting across 5 channels?

    View full-size slide

  59. Temporal Encoding
    13
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    Plane fitting across 5 channels?
    Answer: No! The coarse
    transformation from IMU.

    View full-size slide

  60. Temporal Encoding
    13
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    Plane fitting across 5 channels?
    Answer: No! The coarse
    transformation from IMU.
    Ch3 Ch4 Ch5
    Ch1 Ch2

    View full-size slide

  61. Temporal Encoding
    13
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    Plane fitting across 5 channels?
    Answer: No! The coarse
    transformation from IMU.
    Ch3 Ch4 Ch5
    Ch1 Ch2
    F(x, y, z): x+ay+bz+c1 = 0
    c1

    View full-size slide

  62. Temporal Encoding
    13
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    Plane fitting across 5 channels?
    Answer: No! The coarse
    transformation from IMU.
    Ch3 Ch4 Ch5
    Ch1 Ch2
    F(x, y, z): x+ay+bz+c1 = 0
    c1
    1: x2,1+ay2,1+bz2,1+c2,1 = 0
    1

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  63. Temporal Encoding
    13
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    Plane fitting across 5 channels?
    Answer: No! The coarse
    transformation from IMU.
    Ch3 Ch4 Ch5
    Ch1 Ch2
    F(x, y, z): x+ay+bz+c1 = 0
    c1
    1: x2,1+ay2,1+bz2,1+c2,1 = 0
    1
    2: x2,2+ay2,2+bz2,2+c2,2 = 0
    2

    View full-size slide

  64. Temporal Encoding
    13
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    Plane fitting across 5 channels?
    Answer: No! The coarse
    transformation from IMU.
    Ch3 Ch4 Ch5
    Ch1 Ch2
    F(x, y, z): x+ay+bz+c1 = 0
    c1

    1: x2,1+ay2,1+bz2,1+c2,1 = 0
    1
    2: x2,2+ay2,2+bz2,2+c2,2 = 0
    2
    5: x2,5+ay2,5+bz2,5+c2,5 = 0
    5

    View full-size slide

  65. Temporal Encoding
    13
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    Plane fitting across 5 channels?
    Answer: No! The coarse
    transformation from IMU.
    Ch3 Ch4 Ch5
    Ch1 Ch2
    F(x, y, z): x+ay+bz+c1 = 0
    c1

    { C2(avg.)
    1: x2,1+ay2,1+bz2,1+c2,1 = 0
    1
    2: x2,2+ay2,2+bz2,2+c2,2 = 0
    2
    5: x2,5+ay2,5+bz2,5+c2,5 = 0
    5

    View full-size slide

  66. Temporal Encoding
    13
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    Plane fitting across 5 channels?
    Answer: No! The coarse
    transformation from IMU.
    Ch3 Ch4 Ch5
    Ch1 Ch2
    F(x, y, z): x+ay+bz+c1 = 0
    c2
    c1

    { C2(avg.)
    1: x2,1+ay2,1+bz2,1+c2,1 = 0
    1
    2: x2,2+ay2,2+bz2,2+c2,2 = 0
    2
    5: x2,5+ay2,5+bz2,5+c2,5 = 0
    5

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  67. Temporal Encoding
    13
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    Plane fitting across 5 channels?
    Answer: No! The coarse
    transformation from IMU.
    Ch3 Ch4 Ch5
    Ch1 Ch2
    F(x, y, z): x+ay+bz+c1 = 0
    c2
    c1 c3

    { C2(avg.)
    1: x2,1+ay2,1+bz2,1+c2,1 = 0
    1
    2: x2,2+ay2,2+bz2,2+c2,2 = 0
    2
    5: x2,5+ay2,5+bz2,5+c2,5 = 0
    5

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  68. Temporal Encoding
    13
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    Plane fitting across 5 channels?
    Answer: No! The coarse
    transformation from IMU.
    Ch3 Ch4 Ch5
    Ch1 Ch2
    F(x, y, z): x+ay+bz+c1 = 0
    c2
    c1 c3 c4

    { C2(avg.)
    1: x2,1+ay2,1+bz2,1+c2,1 = 0
    1
    2: x2,2+ay2,2+bz2,2+c2,2 = 0
    2
    5: x2,5+ay2,5+bz2,5+c2,5 = 0
    5

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  69. Temporal Encoding
    13
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    Plane fitting across 5 channels?
    Answer: No! The coarse
    transformation from IMU.
    Ch3 Ch4 Ch5
    Ch1 Ch2
    F(x, y, z): x+ay+bz+c1 = 0
    c2
    c1 c3 c4 c5

    { C2(avg.)
    1: x2,1+ay2,1+bz2,1+c2,1 = 0
    1
    2: x2,2+ay2,2+bz2,2+c2,2 = 0
    2
    5: x2,5+ay2,5+bz2,5+c2,5 = 0
    5

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  70. Temporal Encoding
    13
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    Plane fitting across 5 channels?
    Answer: No! The coarse
    transformation from IMU.
    Ch3 Ch4 Ch5
    Ch1 Ch2
    F(x, y, z): x+ay+bz+c1 = 0
    c2
    c1 c3 c4 c5

    (a, b, c1, c2, c3, c4, c5, len)
    8 parameters instead of 20
    { C2(avg.)
    1: x2,1+ay2,1+bz2,1+c2,1 = 0
    1
    2: x2,2+ay2,2+bz2,2+c2,2 = 0
    2
    5: x2,5+ay2,5+bz2,5+c2,5 = 0
    5

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  71. Temporal Encoding
    14
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6

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  72. Temporal Encoding
    14
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    Multi-Channel Fitted Data

    View full-size slide

  73. Temporal Encoding
    14
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    Multi-Channel Fitted Data

    View full-size slide

  74. Temporal Encoding
    14
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    T1: (a1, b1, c11, c12, c13, c14, c15,1)
    Multi-Channel Fitted Data

    View full-size slide

  75. Temporal Encoding
    14
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    T1: (a1, b1, c11, c12, c13, c14, c15,1)
    Multi-Channel Fitted Data

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  76. Temporal Encoding
    14
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    T1: (a1, b1, c11, c12, c13, c14, c15,1)
    Multi-Channel Fitted Data

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  77. Temporal Encoding
    14
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    T1: (a1, b1, c11, c12, c13, c14, c15,1)
    Multi-Channel Fitted Data

    View full-size slide

  78. Temporal Encoding
    14
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    T1: (a1, b1, c11, c12, c13, c14, c15,1)
    T4, T5: (a4, b4, c41, c42, c43, c44, c45, 2)
    Multi-Channel Fitted Data

    View full-size slide

  79. Temporal Encoding
    14
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    T1: (a1, b1, c11, c12, c13, c14, c15,1)
    T4, T5: (a4, b4, c41, c42, c43, c44, c45, 2)
    Multi-Channel Fitted Data

    View full-size slide

  80. Temporal Encoding
    14
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6 Unfitted Data
    Single Channel Fitted Data
    T1: (a1, b1, c11, c12, c13, c14, c15,1)
    T4, T5: (a4, b4, c41, c42, c43, c44, c45, 2)
    Multi-Channel Fitted Data

    View full-size slide

  81. Temporal Encoding
    14
    Bitmap
    1 0 0
    1 1 0
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6
    R1,1 R1,2 R1,3 R1,4 R1,5 R1,6
    R2,1 R2,2 R2,3 R2,4 R2,5 R2,6
    R3,1 R3,2 R3,3 R3,4 R3,5 R3,6
    R4,1 R4,2 R4,3 R4,4 R4,5 R4,6 Unfitted Data
    Single Channel Fitted Data
    T1: (a1, b1, c11, c12, c13, c14, c15,1)
    T4, T5: (a4, b4, c41, c42, c43, c44, c45, 2)
    Multi-Channel Fitted Data

    View full-size slide

  82. Put Things Together
    15
    middle frame 3
    frame 1, 2, 4, 5

    View full-size slide

  83. Put Things Together
    15
    Motion
    Transformation
    middle frame 3
    frame 1, 2, 4, 5

    View full-size slide

  84. Put Things Together
    15
    Range Image

    Conversion
    Motion
    Transformation
    middle frame 3
    frame 1, 2, 4, 5

    View full-size slide

  85. Put Things Together
    15
    Range Image

    Conversion
    Temporal

    Encoding

    (cross channel fitting)
    Motion
    Transformation
    middle frame 3
    frame 1, 2, 4, 5

    View full-size slide

  86. Put Things Together
    15
    Range Image

    Conversion
    Temporal

    Encoding

    (cross channel fitting)
    Spatial

    Encoding

    (single channel fitting)
    Motion
    Transformation
    middle frame 3
    frame 1, 2, 4, 5

    View full-size slide

  87. Put Things Together
    15
    Range Image

    Conversion
    Temporal

    Encoding

    (cross channel fitting)
    Spatial

    Encoding

    (single channel fitting)
    Motion
    Transformation
    middle frame 3
    frame 1, 2, 4, 5
    Lossless

    Encoding
    Multi-channel
    fitted data
    Single channel
    fitted data
    unfitted
    data
    +

    View full-size slide

  88. Put Things Together
    15
    Range Image

    Conversion
    Temporal

    Encoding

    (cross channel fitting)
    Spatial

    Encoding

    (single channel fitting)
    Motion
    Transformation
    Encoded

    Data
    middle frame 3
    frame 1, 2, 4, 5
    Lossless

    Encoding
    Multi-channel
    fitted data
    Single channel
    fitted data
    unfitted
    data
    +

    View full-size slide

  89. Experimental Setup
    16

    View full-size slide

  90. Experimental Setup
    16
    Three Robotic Applications:
    ▹ Registration, Object Detection, Scene Segmentation

    View full-size slide

  91. Experimental Setup
    16
    Three Robotic Applications:
    ▹ Registration, Object Detection, Scene Segmentation
    Datasets:
    ▹ KITTI and SemanticKITTI dataset

    View full-size slide

  92. Experimental Setup
    16
    Three Robotic Applications:
    ▹ Registration, Object Detection, Scene Segmentation
    Datasets:
    ▹ KITTI and SemanticKITTI dataset
    Baselines:
    ▹ G-PCC, V-PCC, JPEG, H264

    View full-size slide

  93. Experimental Setup
    16
    Three Robotic Applications:
    ▹ Registration, Object Detection, Scene Segmentation
    Datasets:
    ▹ KITTI and SemanticKITTI dataset
    Baselines:
    ▹ G-PCC, V-PCC, JPEG, H264
    Variants:
    ▹ Single-frame: only spatial encoding
    ▹ Streaming: spatial and temporal encoding

    View full-size slide

  94. Experimental Setup
    16
    Three Robotic Applications:
    ▹ Registration, Object Detection, Scene Segmentation
    Datasets:
    ▹ KITTI and SemanticKITTI dataset
    Baselines:
    ▹ G-PCC, V-PCC, JPEG, H264
    Variants:
    ▹ Single-frame: only spatial encoding
    ▹ Streaming: spatial and temporal encoding
    Hardware Platforms:
    ▹ Intel i5-7500 with 4 cores and Nvidia Jetson TX2

    View full-size slide

  95. Registration Result
    17

    View full-size slide

  96. Registration Result
    17
    Translational Error (%)
    0
    1
    2
    3
    4
    Compression Rate
    0 30 60 90 120
    Streaming
    Single-Frame
    Video Lossless
    G-PCC
    V-PCC
    Video Lossy
    Original

    View full-size slide

  97. Registration Result
    17
    Translational Error (%)
    0
    1
    2
    3
    4
    Compression Rate
    0 30 60 90 120
    Streaming
    Single-Frame
    Video Lossless
    G-PCC
    V-PCC
    Video Lossy
    Original
    >85%

    View full-size slide

  98. Registration Result
    17
    Translational Error (%)
    0
    1
    2
    3
    4
    Compression Rate
    0 30 60 90 120
    Streaming
    Single-Frame
    Video Lossless
    G-PCC
    V-PCC
    Video Lossy
    Original
    Better
    >85%

    View full-size slide

  99. Object Detection
    18

    View full-size slide

  100. Object Detection
    18
    Accuracy (%)
    0
    25
    50
    75
    100
    Compression Rate
    0 30 60 90 120
    Single-Frame
    G-PCC
    Image
    Original

    View full-size slide

  101. Object Detection
    18
    Accuracy (%)
    0
    25
    50
    75
    100
    Compression Rate
    0 30 60 90 120
    Single-Frame
    G-PCC
    Image
    Original

    View full-size slide

  102. Object Detection
    18
    Accuracy (%)
    0
    25
    50
    75
    100
    Compression Rate
    0 30 60 90 120
    Single-Frame
    G-PCC
    Image
    Original
    Better

    View full-size slide

  103. Scene Segmentation
    19

    View full-size slide

  104. Scene Segmentation
    19
    Accuracy (%)
    0
    25
    50
    75
    100
    Compression Rate
    0 30 60 90 120
    Streaming
    Single-Frame
    Video Lossless
    G-PCC
    V-PCC
    Video Lossy
    Original

    View full-size slide

  105. Scene Segmentation
    19
    Accuracy (%)
    0
    25
    50
    75
    100
    Compression Rate
    0 30 60 90 120
    Streaming
    Single-Frame
    Video Lossless
    G-PCC
    V-PCC
    Video Lossy
    Original

    View full-size slide

  106. Scene Segmentation
    19
    Accuracy (%)
    0
    25
    50
    75
    100
    Compression Rate
    0 30 60 90 120
    Streaming
    Single-Frame
    Video Lossless
    G-PCC
    V-PCC
    Video Lossy
    Original
    Better

    View full-size slide

  107. Compression Speed
    20

    View full-size slide

  108. Compression Speed
    20
    FPS
    0.01
    0.1
    1
    10
    100
    Compression Rate
    0 30 60 90 120
    Streaming
    Single-Frame
    Video Lossless
    G-PCC
    V-PCC
    Video Lossy

    View full-size slide

  109. Compression Speed
    20
    FPS
    0.01
    0.1
    1
    10
    100
    Compression Rate
    0 30 60 90 120
    Streaming
    Single-Frame
    Video Lossless
    G-PCC
    V-PCC
    Video Lossy

    View full-size slide

  110. Conclusion
    21

    View full-size slide

  111. Conclusion
    21
    ‣Efficient point cloud compression will enable
    autonomous machines to be more connected
    with each other and with the cloud

    View full-size slide

  112. Conclusion
    21
    ‣By exploiting spatial and temporal redundancies
    across point clouds, our real-time compression
    method achieves up to 90× compression rate
    with high application accuracy.
    ‣Efficient point cloud compression will enable
    autonomous machines to be more connected
    with each other and with the cloud

    View full-size slide