論文の概要: LiRaNet: End-to-End Trajectory Prediction using Spatio-Temporal Radar Fusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.00731v3
• Date: Thu, 12 Nov 2020 22:29:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-12 02:19:34.078825
• Title: LiRaNet: End-to-End Trajectory Prediction using Spatio-Temporal Radar Fusion
• Title（参考訳）: LiRaNet:時空間レーダ融合による終端軌道予測
• Authors: Meet Shah, Zhiling Huang, Ankit Laddha, Matthew Langford, Blake Barber, Sidney Zhang, Carlos Vallespi-Gonzalez, Raquel Urtasun
• Abstract要約: 本稿では,レーダセンサ情報と広範に使用されているライダーと高精細度(HD)マップを用いた新しい終端軌道予測手法LiRaNetを提案する。 自動車レーダーは、リッチで補完的な情報を提供し、より長い距離の車両検出と即時速度測定を可能にします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.59664614744447
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we present LiRaNet, a novel end-to-end trajectory prediction method which utilizes radar sensor information along with widely used lidar and high definition (HD) maps. Automotive radar provides rich, complementary information, allowing for longer range vehicle detection as well as instantaneous radial velocity measurements. However, there are factors that make the fusion of lidar and radar information challenging, such as the relatively low angular resolution of radar measurements, their sparsity and the lack of exact time synchronization with lidar. To overcome these challenges, we propose an efficient spatio-temporal radar feature extraction scheme which achieves state-of-the-art performance on multiple large-scale datasets.Further, by incorporating radar information, we show a 52% reduction in prediction error for objects with high acceleration and a 16% reduction in prediction error for objects at longer range.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,レーダセンサ情報と広範に使用されているライダーと高定義(HD)マップを併用した,新しい終端軌道予測手法LiRaNetを提案する。 自動車レーダーはリッチで補完的な情報を提供し、より長い距離の車両検出と即時ラジアル速度測定を可能にする。 しかし、lidarとレーダー情報の融合を困難にする要因として、レーダー測定の角度分解能が比較的低いこと、そのスパーシティ、lidarとの正確な時間同期の欠如がある。 これらの課題を克服するために,複数の大規模データセット上での最先端性能を実現する効率的な時空間レーダ特徴抽出手法を提案するが,レーダ情報を組み込むことで,高い加速度を持つオブジェクトの予測誤差が52%減少し,より長い範囲でオブジェクトの予測誤差が16%減少することを示す。

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