論文の概要: SLPC: a VRNN-based approach for stochastic lidar prediction and completion in autonomous driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.09883v1
• Date: Fri, 19 Feb 2021 11:56:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-22 13:39:24.669135
• Title: SLPC: a VRNN-based approach for stochastic lidar prediction and completion in autonomous driving
• Title（参考訳）: SLPC: 自律運転における確率的ライダー予測と完了のためのVRNNベースのアプローチ
• Authors: George Eskandar, Alexander Braun, Martin Meinke, Karim Armanious, Bin Yang
• Abstract要約: VRNN(Variiational Recurrent Neural Networks)と呼ばれる生成モデルに基づく新しいLiDAR予測フレームワークを提案する。 提案手法は,フレーム内の奥行きマップを空間的に塗り替えることで,スパースデータを扱う際の従来のビデオ予測フレームワークの限界に対処できる。 VRNNのスパースバージョンとラベルを必要としない効果的な自己監督型トレーニング方法を紹介します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.87272273293804
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Predicting future 3D LiDAR pointclouds is a challenging task that is useful in many applications in autonomous driving such as trajectory prediction, pose forecasting and decision making. In this work, we propose a new LiDAR prediction framework that is based on generative models namely Variational Recurrent Neural Networks (VRNNs), titled Stochastic LiDAR Prediction and Completion (SLPC). Our algorithm is able to address the limitations of previous video prediction frameworks when dealing with sparse data by spatially inpainting the depth maps in the upcoming frames. Our contributions can thus be summarized as follows: we introduce the new task of predicting and completing depth maps from spatially sparse data, we present a sparse version of VRNNs and an effective self-supervised training method that does not require any labels. Experimental results illustrate the effectiveness of our framework in comparison to the state of the art methods in video prediction.
• Abstract（参考訳）: 将来の3D LiDARポイントクラウドの予測は、軌道予測やポーズ予測、意思決定といった自律運転における多くのアプリケーションで有用な課題である。 本研究では,Stochastic LiDAR Prediction and Completion (SLPC) と題する,変動リカレントニューラルネットワーク(VRNN) と呼ばれる生成モデルに基づく新たなLiDAR予測フレームワークを提案する。 提案手法は,フレーム内の奥行きマップを空間的に塗り替えることで,スパースデータを扱う際の従来のビデオ予測フレームワークの限界に対処できる。 空間的に疎いデータから深度マップを予測・完成する新たなタスクを導入し,VRNNのスパースバージョンとラベルを必要としない効果的な自己教師型トレーニング方法を提案する。 実験結果から,映像予測における工法と比較し,本フレームワークの有効性が示唆された。

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