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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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Real-time LiDAR Data Sharing 2

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Real-time LiDAR Data Sharing 2

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Real-time LiDAR Data Sharing 2

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Real-time LiDAR Data Sharing 2

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

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Point Cloud Compression 3

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Point Cloud Compression 3 Free Viewport Events

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Point Cloud Compression 3 Free Viewport Events Culture Heritage

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Point Cloud Compression 3 Free Viewport Events Culture Heritage Autonomous Driving

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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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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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LiDAR Data Harvesting 4 Harvested Data Front View Top View

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LiDAR Data Harvesting 4 Harvested Data Front View Top View LiDAR

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

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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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Spatio-Temporal Compression 8

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Spatio-Temporal Compression 8 Spatial Encoding

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Spatio-Temporal Compression 8 Spatial Encoding Temporal Encoding

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Spatio-Temporal Compression 8 Spatial Encoding Temporal Encoding

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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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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

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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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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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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)

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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

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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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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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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

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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

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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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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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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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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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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.

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Spatio-Temporal Compression 11 Spatial Encoding Temporal Encoding

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Spatio-Temporal Compression 11 Spatial Encoding Temporal Encoding

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Encoding Multiple Frames 12 Time T3 T4 T5 T1 T2

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

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

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

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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

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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

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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?

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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.

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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

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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

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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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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

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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 …

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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 …

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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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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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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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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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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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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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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

Slide 73

Slide 73 text

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

Slide 74

Slide 74 text

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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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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Slide 76 text

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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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

Slide 78

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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

Slide 79

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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

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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

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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

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

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

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Put Things Together 15 Range Image Conversion Motion Transformation middle frame 3 frame 1, 2, 4, 5

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Put Things Together 15 Range Image Conversion Temporal Encoding (cross channel fitting) Motion Transformation middle frame 3 frame 1, 2, 4, 5

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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

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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 +

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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 +

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Experimental Setup 16

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

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

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

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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

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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 ▹

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Registration Result 17

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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

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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%

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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%

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Object Detection 18

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

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

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

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Scene Segmentation 19

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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

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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

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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

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Compression Speed 20

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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

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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

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Conclusion 21

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

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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