論文の概要: Uncertainty-Aware Vehicle Orientation Estimation for Joint Detection-Prediction Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.03114v1
• Date: Thu, 5 Nov 2020 21:59:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-29 12:15:23.750699
• Title: Uncertainty-Aware Vehicle Orientation Estimation for Joint Detection-Prediction Models
• Title（参考訳）: 関節検出予測モデルにおける不確実性を考慮した車両配向推定
• Authors: Henggang Cui, Fang-Chieh Chou, Jake Charland, Carlos Vallespi-Gonzalez, Nemanja Djuric
• Abstract要約: オリエンテーションは、自律システムの下流モジュールにとって重要な特性である。 本稿では,既存のモデルを拡張し,共同物体検出と動き予測を行う手法を提案する。 さらに、この手法は予測の不確かさを定量化することができ、推定された向きが反転する確率を出力することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.56249869551208
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Object detection is a critical component of a self-driving system, tasked with inferring the current states of the surrounding traffic actors. While there exist a number of studies on the problem of inferring the position and shape of vehicle actors, understanding actors' orientation remains a challenge for existing state-of-the-art detectors. Orientation is an important property for downstream modules of an autonomous system, particularly relevant for motion prediction of stationary or reversing actors where current approaches struggle. We focus on this task and present a method that extends the existing models that perform joint object detection and motion prediction, allowing us to more accurately infer vehicle orientations. In addition, the approach is able to quantify prediction uncertainty, outputting the probability that the inferred orientation is flipped, which allows for improved motion prediction and safer autonomous operations. Empirical results show the benefits of the approach, obtaining state-of-the-art performance on the open-sourced nuScenes data set.
• Abstract（参考訳）: 物体検出は自動運転システムの重要な要素であり、周囲の交通機関の状態を推測する任務を担っている。 アクタの位置と形状を推測する問題には多くの研究があるが、アクタの向きを理解することは、既存の最先端の検出器にとって課題である。 オリエンテーションは自律システムの下流モジュールにとって重要な特性であり、特に現在のアプローチが困難である定常または反転アクターの動作予測に関係している。 本稿では,この課題に着目し,物体検出と運動予測を併用した既存モデルの拡張を行い,車両の向きを精度良く推定する手法を提案する。 さらに、このアプローチは予測の不確かさを定量化し、推定された向きが反転する確率を出力し、動きの予測を改善し、より安全な自律操作を可能にする。 実験結果は、このアプローチの利点を示し、オープンソースのnuscenesデータセットで最先端のパフォーマンスを得る。

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