論文の概要: Hough2Map -- Iterative Event-based Hough Transform for High-Speed Railway Mapping

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.08145v1
• Date: Tue, 16 Feb 2021 13:36:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-17 14:53:48.612625
• Title: Hough2Map -- Iterative Event-based Hough Transform for High-Speed Railway Mapping
• Title（参考訳）: Hough2Map -- 高速鉄道マッピングのための反復イベントベースのHough変換
• Authors: Florian Tschopp, Cornelius von Einem, Andrei Cramariuc, David Hug, Andrew William Palmer, Roland Siegwart, Margarita Chli, Juan Nieto
• Abstract要約: 送電線からの極など有意義なランドマークを車両近傍でマッピングできる,完全なオンボードマッピングパイプラインを提案する。 我々は、新しいイベントベースのカメラであるダイナミックビジョンセンサを用いて、鉄道シナリオにおける動きのぼやけや照明の変化の課題に対処する。 HoughCeptionは, 近接構造の検出, 追跡, 三角測量が可能な, 連続的なイベントベースのHough変換フレームワークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.365173155642996
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: To cope with the growing demand for transportation on the railway system, accurate, robust, and high-frequency positioning is required to enable a safe and efficient utilization of the existing railway infrastructure. As a basis for a localization system, we propose a complete on-board mapping pipeline able to map robust meaningful landmarks, such as poles from power lines, in the vicinity of the vehicle. Such poles are good candidates for reliable and long term landmarks even through difficult weather conditions or seasonal changes. To address the challenges of motion blur and illumination changes in railway scenarios we employ a Dynamic Vision Sensor, a novel event-based camera. Using a sideways oriented on-board camera, poles appear as vertical lines. To map such lines in a real-time event stream, we introduce HoughCeption, a novel consecutive iterative event-based Hough transform framework capable of detecting, tracking, and triangulating close-by structures. We demonstrate the mapping reliability and accuracy of HoughCeption on real-world data in typical usage scenarios and evaluate using surveyed infrastructure ground truth maps. HoughCeption achieves a detection reliability of up to 92% and a mapping root mean square error accuracy of 1.1518 m.
• Abstract（参考訳）: 鉄道網における輸送需要の増加に対応するためには、既存の鉄道インフラの安全かつ効率的な利用を可能にするため、正確で堅牢で高周波な位置決めが必要である。 ローカライズシステムの基盤として,車両近傍の電力線からの極など,堅牢な有意義なランドマークをマッピング可能な,完全なオンボードマッピングパイプラインを提案する。 このような極地は、厳しい気象条件や季節変化によっても、信頼性と長期のランドマークのよい候補である。 鉄道シナリオにおける動きのぼかしと照明変化の課題に対処するために,新しいイベントベースカメラであるダイナミックビジョンセンサーを採用した。 横向きのオンボードカメラを使用して、ポールは垂直線として現れる。 このような行をリアルタイムイベントストリームにマップするために,近接構造の検出,追跡,三角化が可能な,新たな連続イベントベースのhough変換フレームワークであるhoughceptionを紹介する。 実世界のデータに対するHoughCeptionのマッピングの信頼性と精度を、典型的な利用シナリオで実証し、調査した基盤地真実マップを用いて評価する。 HoughCeptionは最大92%の検出信頼性と1.1518 mのマッピングルート平均平方誤差精度を実現します。

関連論文リスト

• Neural Semantic Map-Learning for Autonomous Vehicles [85.8425492858912]
  本稿では,道路環境のコヒーレントな地図を作成するために,車両群から収集した局所部分写像を中心インスタンスに融合するマッピングシステムを提案する。 本手法は,シーン特異的なニューラルサイン距離場を用いて,雑音と不完全局所部分写像を併用する。 我々は,記憶効率の高いスパース機能グリッドを活用して大規模にスケールし,シーン再構築における不確実性をモデル化するための信頼スコアを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-10T10:10:03Z)
• Enhancing Vectorized Map Perception with Historical Rasterized Maps [37.48510990922406]
  我々は,オンラインベクトル化地図知覚を高めるために,低コストな履歴ラスタライズドマップを利用するHRMapNetを提案する。 履歴化された地図は、過去の予測されたベクトル化された結果から容易に構築でき、貴重な補完情報を提供する。 HRMapNetは、ほとんどのオンラインベクトル化マップ認識手法と統合することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-01T05:22:33Z)
• Cross-Modal Semi-Dense 6-DoF Tracking of an Event Camera in Challenging Conditions [29.608665442108727]
  イベントベースのカメラはバイオインスパイアされた視覚センサーであり、HDR条件でよく機能し、時間分解能が高い。 本研究は、代替センサのマッピングが許された場合、純粋にイベントベースのトラッキングの実現可能性を示す。 この手法は、半密度マップとイベントの幾何学的3D-2D登録に依存しており、信頼性が高く正確なクロスモーダル追跡結果が得られる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-16T01:48:45Z)
• StreamMapNet: Streaming Mapping Network for Vectorized Online HD Map Construction [36.1596833523566]
  本稿では,ビデオの時系列時間的モデリングに適応した新しいオンラインマッピングパイプラインであるStreamMapNetを紹介する。 StreamMapNetは、高安定性の大規模ローカルHDマップの構築を支援するマルチポイントアテンションと時間情報を利用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-24T05:22:43Z)
• Towards Real-World Visual Tracking with Temporal Contexts [64.7981374129495]
  時間的文脈を効率的に活用できる2段階フレームワーク(TCTrack)を提案する。 これに基づいて、現実世界の視覚的トラッキング、すなわちTCTrack++のためのより強力なバージョンを提案する。 特徴抽出のために,空間的特徴を高めるために注意に基づく時間適応的畳み込みを提案する。 類似性マップの改良のために,時間的知識を効率的に符号化する適応型時間的変換器を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-20T17:59:40Z)
• A Survey on Visual Map Localization Using LiDARs and Cameras [0.0]
  視覚マップのローカライゼーションを2段階プロセスとして定義する。 位置認識の段階では、視覚センサ出力とジオタグ付き地図領域の集合とを比較して、地図内の車両の初期位置を決定する。 地図距離定位の段階では、車両が地図を横切りながら追跡され、視界センサの出力と現在の地図の面積を連続的に調整する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-05T20:11:18Z)
• Automatic Map Update Using Dashcam Videos [1.6911482053867475]
  実時間変化検出と局所化に着目したSfMベースの自動マップ更新ソリューションを提案する。 本システムでは,スパースSfM点雲を用いて,2次元画像から検出した物体を3次元空間内に検出することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-24T18:00:57Z)
• MP3: A Unified Model to Map, Perceive, Predict and Plan [84.07678019017644]
  MP3は、入力が生のセンサーデータと高レベルのコマンドであるマップレス運転に対するエンドツーエンドのアプローチである。 提案手法は, より安全で, 快適であり, 長期クローズループシミュレーションにおいて, ベースラインよりもコマンドを追従できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-18T00:09:30Z)
• Safety-Oriented Pedestrian Motion and Scene Occupancy Forecasting [91.69900691029908]
  我々は、個々の動きとシーン占有マップの両方を予測することを提唱する。 歩行者の相対的な空間情報を保存するScene-Actor Graph Neural Network (SA-GNN)を提案する。 2つの大規模な実世界のデータセットで、我々のシーン占有率予測が最先端のモーション予測手法よりも正確でより校正されていることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-07T06:08:21Z)
• HDNET: Exploiting HD Maps for 3D Object Detection [99.49035895393934]
  高精細度(hd)マップは、現代の3dオブジェクト検出器の性能と頑健性を高める強力な事前情報を提供する。 我々はHDマップから幾何学的特徴と意味的特徴を抽出する単一ステージ検出器を設計する。 地図は至る所では利用できないため、生のLiDARデータからフライ時の地図を推定するマップ予測モジュールも提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-21T21:59:54Z)
• Radar-based Dynamic Occupancy Grid Mapping and Object Detection [55.74894405714851]
  近年、古典的占有グリッドマップのアプローチが動的占有グリッドマップに拡張されている。 本稿では,従来のアプローチのさらなる発展について述べる。 複数のレーダセンサのデータを融合し、グリッドベースの物体追跡・マッピング手法を適用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-09T09:26:30Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。