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Real-Time Spatio-Temporal LiDAR Point Cloud Com...

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
  2. 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
  3. 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
  4. LiDAR Data Harvesting 4 Harvested Data Front View Top View

    (θ1, Φ1, ≌t1) (θ2, Φ1, ≌t2) (θ3, Φ1, ≌t3) … Φ1 θ1 ≌θ LiDAR
  5. LiDAR Data Harvesting 5 Harvested Data Front View Top View

    (θ1, Φ1, ≌t1,1) (θ2, Φ1, ≌t1,2) (θ3, Φ1, ≌t1,3) … Φ2 θ1
  6. 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
  7. 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
  8. 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
  9. 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) … … … …
  10. 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) … … … …
  11. 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
  12. 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
  13. 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
  14. 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
  15. 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
  16. 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
  17. 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.
  18. 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)
  19. 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.
  20. 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
  21. 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
  22. 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
  23. 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
  24. 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)
  25. 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
  26. 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
  27. 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
  28. 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
  29. 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
  30. 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
  31. 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
  32. 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
  33. 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
  34. 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.
  35. Encoding Multiple Frames 12 Time T3 T4 T5 T1 T2

    IMU measurements + Before Transformation After Transformation
  36. 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
  37. 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
  38. 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?
  39. 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.
  40. 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
  41. 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
  42. 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
  43. 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
  44. 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 …
  45. 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 …
  46. 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 …
  47. 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 …
  48. 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 …
  49. 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 …
  50. 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 …
  51. 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
  52. 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
  53. 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
  54. 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
  55. 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
  56. 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
  57. 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
  58. 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
  59. 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
  60. 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
  61. 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
  62. Put Things Together 15 Range Image Conversion Temporal Encoding (cross

    channel fitting) Motion Transformation middle frame 3 frame 1, 2, 4, 5
  63. 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
  64. 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 +
  65. 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 +
  66. Experimental Setup 16 Three Robotic Applications: ▹ Registration, Object Detection,

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

    Scene Segmentation Datasets: ▹ KITTI and SemanticKITTI dataset Baselines: ▹ G-PCC, V-PCC, JPEG, H264
  68. 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
  69. 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 ▹
  70. 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
  71. 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%
  72. 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%
  73. Object Detection 18 Accuracy (%) 0 25 50 75 100

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

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

    Compression Rate 0 30 60 90 120 Single-Frame G-PCC Image Original Better
  76. 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
  77. 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
  78. 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
  79. 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
  80. 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
  81. Conclusion 21 ‣Efficient point cloud compression will enable autonomous machines

    to be more connected with each other and with the cloud
  82. 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