4D panoptic segmentation is an emerging topic in the field of autonomous driving, which jointly tackles 3D semantic segmentation, 3D instance segmentation, and 3D multi-object tracking based on point cloud data. However, the difficulty of collection limits the size of existing point cloud datasets. Therefore, data augmentation is employed to expand the amount of existing data for better generalization and prediction ability. In this thesis, we built a new point cloud dataset named VCE dataset from scratch. Besides, we adopted a neural network model for the 4D panoptic segmentation task and proposed a simple geometric method based on translation operation. Compared to the baseline model, better results were obtained after augmentation, with an increase of 2.15% in LSTQ.

4D-panoptisk segmentering är ett framväxande ämne inom området autonom körning, som gemensamt tar itu med semantisk 3D-segmentering, 3D-instanssegmentering och 3D-spårning av flera objekt baserat på punktmolnsdata. Svårigheten att samla in begränsar dock storleken på befintliga punktmolnsdatauppsättningar. Därför används dataökning för att utöka mängden befintliga data för bättre generalisering och förutsägelseförmåga. I det här examensarbetet byggde vi en ny punktmolndatauppsättning med namnet VCE-datauppsättning från grunden. Dessutom antog vi en neural nätverksmodell för 4D-panoptisk segmenteringsuppgift och föreslog en enkel geometrisk metod baserad på översättningsoperation. Jämfört med baslinjemodellen erhölls bättre resultat efter förstärkning, med en ökning på 2.15% i LSTQ.