[論文レビュー] Efficient LiDAR data compression for embedded V2I or V2V data handling

P. Caillet, Yohan Dupuis|arXiv (Cornell University)|Apr 11, 2019

Algorithms and Data Compression参考文献 9被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、低消費電力の組み込みシステムにおけるリアルタイムなV2V/V2I応用を想定し、軽量でビットマスク方式を用いたLiDARデータ圧縮手法を提案する。16ビットの生の距離測定値の最下位ビットをゼロにすることで、標準的な無損失圧縮を適用し、処理負荷を最小限に抑えつつ、元のサイズの最大63.8%まで圧縮比を向上させた。H.264およびPNGベースの手法よりも速度と効率に優れ、ベンダ指定の許容誤差範囲内での正確性を維持している。

ABSTRACT

LiDAR are increasingly being used in intelligent vehicles (IV) or intelligent transportation systems (ITS). Storage and transmission of data generated by LiDAR sensors are one of the most challenging aspects of their deployment. In this paper we present a method that can be used to efficiently compress LiDAR data in order to facilitate storage and transmission in V2V or V2I applications. This method can be used to perform lossless or lossy compression and is specifically designed for embedded applications with low processing power. This method is also designed to be easily applicable to existing processing chains by keeping the structure of the data stream intact. We benchmarked our method using several publicly available datasets and compared it with state-of-the-art LiDAR data compression methods from the literature.

研究の動機と目的

• 処理能力が限られた組み込みV2V/V2Iシステムにおける、高帯域幅を要するLiDARデータの送信および保存の課題に対処すること。
• 制限された無線ネットワーク上で効率的なデータ送信を可能にするために、生のLiDARポイントクラウドをリアルタイムかつ低遅延で圧縮すること。
• 元のデータストリーム構造を保持することで、既存のデータ処理パイプラインとの互換性を維持すること。
• 測定の冗長性とベンダ指定の精度マージンを活用し、ビットマスクによる精度の低下を制御することで、高い圧縮比と制御された誤差を実現すること。
• H.264 や PNG などの既存手法と比較して、組み込みプラットフォーム上での処理時間と圧縮効率において優れた性能を示すことを実証すること。

提案手法

• 各16ビットのLiDAR距離測定値のn個の最下位ビット（LSB）にビットマスクを適用し、精度を低下させ、繰り返しゼロのパターンを生成する。
• ビットマスクにより生じた冗長性を活用するため、標準的な無損失圧縮（例：bzip2）をマスク済みデータに適用する。
• 多くのLiDARセンサが2 mmなどの小さなステップサイズで16ビット整数を用いる一方で、指定精度（例：±3 cm）ははるかに大きいことから、意味的な情報損失を伴わずに精度を低下させられることを活用する。
• 元のデータパケット構造とフォーマットを保持することで、既存のデータ処理チェーンとの完全な互換性を確保する。
• 圧縮比と導入誤差のバランスを図るために、ゼロにされるビット数（n）を調整し、ロスありおよびロスレス圧縮モードを可能にする。
• ビット単位の演算と標準圧縮のみを用いて実装することで、組み込みシステムに適した低計算コストを実現する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 LiDAR距離測定値のビットマスク処理により、ベンダ指定の許容誤差範囲内に保ちつつ、データサイズを顕著に削減できるか？
• RQ2 組み込みおよびデスクトップシステム上で、H.264 や PNG といった最先端の手法と比較して、提案手法の圧縮比と処理時間はどの程度優れているか？
• RQ3 既存のV2V/V2Iデータ処理パイプラインに、データ構造を変更せずにどの程度統合可能か？
• RQ4 多様なLiDARデータセットにわたる圧縮効率と導入誤差のバランスを最適化するには、ゼロにされるビット数（n）をいくつにするか？
• RQ5 低消費電力の組み込みハードウェア上でリアルタイム圧縮が可能であるか。これにより、レーンサイドユニットやインテリジェントな車両への実用化が可能か？

主な発見

• 4ビットをゼロにした場合、オフィスデータセットでは相対ファイルサイズが35.1%、テストトラックデータセットでは63.8%にまで圧縮され、両方の圧縮比と処理時間においてH.264ベースの圧縮を上回った。
• オフィスデータセットでは、提案手法の処理時間がデータセットの長さの105%であったのに対し、H.264手法は128%であったため、リアルタイム実装の可能性が著しく高いことが示された。
• オフィスデータセットで4ビットをマスクした場合、平均誤差は14.8 mm、標準偏差は9.8 mmであったが、Velodyne VLP-16センサの一般的な±3 cmの精度範囲内に収まっていた。
• PNGベースの圧縮ではオフィスデータセットでファイルサイズを47.5%に圧縮できたが、処理にデータセット長さの24.1%を要したため、リアルタイムの組み込み用途には不適切であった。
• 1つのCPUスレッドでH.264ベースの圧縮を実行した場合、組み込みハードウェアではデスクトップシステムに比べて2〜3倍遅く、リアルタイムの組み込みデプロイメントには現実的でなかった。
• 本手法はオフィス、テストトラック、Velodyneサンプルといった多様なデータセットで一貫した性能を示し、実世界の環境下でも高い頑健性を確認した。