Collision Avoidance Metric for 3D Camera Evaluation

3D相机已成为机器人和自动驾驶应用中关键的信息来源。这些相机提供了机器人捕捉和利用点云的能力，使它们能够导航周围环境并避免与其他物体碰撞。然而，当前标准的相机评估指标通常未考虑特定的应用场景。这些指标通常关注诸如Chamfer距离（CD）或Earth Mover's距离（EMD）等度量，这些度量可能无法直接转化为实际情况下的性能。为了解决这个限制，我们提出了一个新的点云评估指标，专门设计用于评估3D相机在关键的避碰任务中的适用性。该指标结合了应用特定的考虑因素，并提供了更准确的衡量相机在确保安全机器人导航方面的效果的指标。

提出一种针对3D相机在机器人导航中的评估指标，以解决现有指标无法考虑具体应用场景的问题。

提出一种特定于机器人避障任务的评估指标，以更准确地评估3D相机的性能。

论文设计了实验来验证新提出的评估指标，使用了公开数据集，并提供了开源代码。该指标可以帮助提高机器人在避障任务中的安全性能。

相关研究包括基于深度学习的3D点云处理方法，以及其他评估指标的研究，例如Chamfer距离和Earth Mover's Distance。