論文の概要: S-BEV: Semantic Birds-Eye View Representation for Weather and Lighting Invariant 3-DoF Localization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.09569v1
• Date: Sat, 23 Jan 2021 19:37:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-19 10:48:23.609382
• Title: S-BEV: Semantic Birds-Eye View Representation for Weather and Lighting Invariant 3-DoF Localization
• Title（参考訳）: S-BEV:Smantic Birds-Eye View Representation for Weather and Lighting Invariant 3-DoF Localization
• Authors: Mokshith Voodarla, Shubham Shrivastava, Sagar Manglani, Ankit Vora, Siddharth Agarwal, Punarjay Chakravarty
• Abstract要約: S-BEV(Semantic Bird's Eye View)シグネチャは、ビジョンベースの車両再ローカリゼーションのための軽量、天候および照明不変性について説明します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.668124846154997
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We describe a light-weight, weather and lighting invariant, Semantic Bird's Eye View (S-BEV) signature for vision-based vehicle re-localization. A topological map of S-BEV signatures is created during the first traversal of the route, which are used for coarse localization in subsequent route traversal. A fine-grained localizer is then trained to output the global 3-DoF pose of the vehicle using its S-BEV and its coarse localization. We conduct experiments on vKITTI2 virtual dataset and show the potential of the S-BEV to be robust to weather and lighting. We also demonstrate results with 2 vehicles on a 22 km long highway route in the Ford AV dataset.
• Abstract（参考訳）: 視覚に基づく車両再局在化のための,軽量で気象・照明の不変なs-bev(s-bev)シグネチャについて述べる。 S-BEVシグネチャのトポロジカルマップは、ルートの最初のトラバース中に作成され、その後のルートトラバースにおける粗いローカライゼーションに使用される。 微粒なローカライザは、S-BEVと粗いローカライゼーションを使用して、車両のグローバルな3DoFポーズを出力するように訓練される。 vkitti2仮想データセットの実験を行い、s-bevが気象や照明に堅牢になる可能性を示す。 また、フォードavデータセット内の22kmの高速道路で2台の車両で結果を示す。

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