論文の概要: Novel Perception Algorithmic Framework For Object Identification and
Tracking In Autonomous Navigation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.04859v1
- Date: Mon, 8 Jun 2020 18:21:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-24 02:28:17.751401
- Title: Novel Perception Algorithmic Framework For Object Identification and
Tracking In Autonomous Navigation
- Title（参考訳）: 自律ナビゲーションにおける物体識別と追跡のための新しい知覚アルゴリズムフレームワーク
- Authors: Suryansh Saxena and Isaac K Isukapati
- Abstract要約: 本稿では,自律走行車における物体の認識・追跡機能を備えた新しい認識フレームワークを提案する。
このフレームワークは、Ego-vehicleのポーズ推定とKD-Treeベースのゴールセグメンテーションアルゴリズムを利用する。
方法論の有効性は、KITTIデータセット上で検証される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.370633147306388
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper introduces a novel perception framework that has the ability to
identify and track objects in autonomous vehicle's field of view. The proposed
algorithms don't require any training for achieving this goal. The framework
makes use of ego-vehicle's pose estimation and a KD-Tree-based segmentation
algorithm to generate object clusters. In turn, using a VFH technique, the
geometry of each identified object cluster is translated into a multi-modal PDF
and a motion model is initiated with every new object cluster for the purpose
of robust spatio-temporal tracking. The methodology further uses statistical
properties of high-dimensional probability density functions and Bayesian
motion model estimates to identify and track objects from frame to frame. The
effectiveness of the methodology is tested on a KITTI dataset. The results show
that the median tracking accuracy is around 91% with an end-to-end
computational time of 153 milliseconds
- Abstract（参考訳）: 本稿では,自律走行車両の視野内で物体を識別し追跡する能力を有する新しい知覚フレームワークを提案する。
提案されたアルゴリズムは、この目標を達成するためにトレーニングを必要としない。
このフレームワークは、ego-vehicleのポーズ推定とKD-Treeベースのセグメンテーションアルゴリズムを利用してオブジェクトクラスタを生成する。
続いて,VFH手法を用いて,特定対象クラスタの形状を多モードPDFに変換し,頑健な時空間追跡を目的として,新しいオブジェクトクラスタ毎に動きモデルを開始する。
この手法はさらに、高次元確率密度関数の統計的性質とベイズ運動モデルの推定を用いて、フレームからフレームまでの物体を特定し追跡する。
方法論の有効性は、KITTIデータセット上で検証される。
その結果, 中央追跡精度は約91%であり, エンドツーエンドの計算時間は153ミリ秒であった。
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