AIRCloud: Um Dataset Segmentado de Nuvens de Pontos 3D no Brasil - Santos, Lucas B.; Pinheiro, Beatriz; Martins, Pedro; Matteus, Victor; Leonel, Matheus; Sene, Iwens G.; Araújo, Lucas (Anais do Seminário Integrado de Software e Hardware (SEMISH); 2025: Anais do LII Seminário Integrado de Software e HardwareDO - 10.5753/semish.2025.8245, 2025)
A segmentação semântica de nuvens de pontos 3D é fundamental para o avanço dos veículos autônomos, pois fornece informações detalhadas do ambiente. Contudo, existem desafios significativos relacionados tanto à escassez geral de datasets anotados para sensores LiDAR de baixa resolução quanto à ausência de conjuntos de dados coletados especificamente no território brasileiro. Este trabalho propõe o AIRCloud, um dataset segmentado de nuvens de pontos 3D coletadas com um sensor LiDAR de 16 linhas em território nacional. Para validação, empregamos a arquitetura Range-Image U-Net (RIU-Net), previamente treinada no SemanticKITTI. Diferentes técnicas de pré-processamento e pós-processamento foram avaliadas para mitigar as limitações da baixa resolução do sensor. Os resultados, medidos pela mean Intersection over Union (mIoU), mostram que estratégias específicas podem melhorar o desempenho da RIU-Net — por exemplo, elevação da mIoU de 40,9% (baseline) para até 44,6% com interpolação ”nearest neighbors”. Esses achados evidenciam o potencial de sensores de menor custo em contextos nacionais, ampliando as perspectivas para pesquisas em direção autônoma no Brasil.