論文の概要: Near-field Perception for Low-Speed Vehicle Automation using Surround-view Fisheye Cameras

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.17001v4
• Date: Tue, 6 Jun 2023 15:25:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-08 00:23:02.546369
• Title: Near-field Perception for Low-Speed Vehicle Automation using Surround-view Fisheye Cameras
• Title（参考訳）: 魚眼カメラを用いた低速車両自動化のための近接場認識
• Authors: Ciaran Eising, Jonathan Horgan and Senthil Yogamani
• Abstract要約: このようなビジョンシステムを詳細に調査し、認識、再構成、再局在化、再編成という4つのモジュールコンポーネントに分解可能なアーキテクチャの文脈で調査をセットアップする。 本稿では,各コンポーネントがどのように特定の側面を達成しているかを論じ,低速自動化のための完全な認識システムを構築するために相乗化できるという位置論を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2274919456047379
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Cameras are the primary sensor in automated driving systems. They provide high information density and are optimal for detecting road infrastructure cues laid out for human vision. Surround-view camera systems typically comprise of four fisheye cameras with 190{\deg}+ field of view covering the entire 360{\deg} around the vehicle focused on near-field sensing. They are the principal sensors for low-speed, high accuracy, and close-range sensing applications, such as automated parking, traffic jam assistance, and low-speed emergency braking. In this work, we provide a detailed survey of such vision systems, setting up the survey in the context of an architecture that can be decomposed into four modular components namely Recognition, Reconstruction, Relocalization, and Reorganization. We jointly call this the 4R Architecture. We discuss how each component accomplishes a specific aspect and provide a positional argument that they can be synergized to form a complete perception system for low-speed automation. We support this argument by presenting results from previous works and by presenting architecture proposals for such a system. Qualitative results are presented in the video at https://youtu.be/ae8bCOF77uY.
• Abstract（参考訳）: カメラは自動走行システムの主要なセンサーである。 高い情報密度を提供し、人間の視覚のために配置された道路インフラの手がかりを検出するのに最適である。 サラウンドビューカメラシステムは通常、4つの魚眼カメラと190の視野を持つカメラで構成されており、車体周辺の360{\deg}全体をカバーする。 これらは、自動駐車、交通渋滞支援、低速緊急ブレーキといった、低速度、高精度、および近距離感知アプリケーションの主要なセンサーである。 本研究では,このようなビジョンシステムの詳細な調査を行い,認識,再構築,再局在化,再編成という4つのモジュールコンポーネントに分解可能なアーキテクチャの文脈で調査を行う。 これを4Rアーキテクチャと呼んでいます。 我々は,各コンポーネントが特定の側面を達成する方法について論じ,低速自動化のための完全な認識システムを構築するために相乗化できるという位置論を提供する。 我々は,先行研究の結果を提示し,そのシステムに対するアーキテクチャの提案を提示することにより,この議論を支持する。 質的な結果は https://youtu.be/ae8bcof77uy.com で発表されている。

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