論文の概要: iCurb: Imitation Learning-based Detection of Road Curbs using Aerial Images for Autonomous Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.17118v1
• Date: Wed, 31 Mar 2021 14:40:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-01 14:20:37.934834
• Title: iCurb: Imitation Learning-based Detection of Road Curbs using Aerial Images for Autonomous Driving
• Title（参考訳）: iCurb: 自律走行のための航空画像を用いた暗示学習による道路カーブ検出
• Authors: Zhenhua Xu, Yuxiang Sun, Ming Liu
• Abstract要約: 道路の縁石は自動運転に不可欠な能力です。 通常、道路の縁石は、ビデオカメラや3dlidarなどの車載センサーを使ってオンラインで検出される。 航空画像を用いた道路縁石のオフライン検出のための新しいソリューションを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.576868193291997
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Detection of road curbs is an essential capability for autonomous driving. It can be used for autonomous vehicles to determine drivable areas on roads. Usually, road curbs are detected on-line using vehicle-mounted sensors, such as video cameras and 3-D Lidars. However, on-line detection using video cameras may suffer from challenging illumination conditions, and Lidar-based approaches may be difficult to detect far-away road curbs due to the sparsity issue of point clouds. In recent years, aerial images are becoming more and more worldwide available. We find that the visual appearances between road areas and off-road areas are usually different in aerial images, so we propose a novel solution to detect road curbs off-line using aerial images. The input to our method is an aerial image, and the output is directly a graph (i.e., vertices and edges) representing road curbs. To this end, we formulate the problem as an imitation learning problem, and design a novel network and an innovative training strategy to train an agent to iteratively find the road-curb graph. The experimental results on a public dataset confirm the effectiveness and superiority of our method. This work is accompanied with a demonstration video and a supplementary document at https://tonyxuqaq.github.io/iCurb/.
• Abstract（参考訳）: 自動走行には,道路縁石の検出が不可欠である。 自動運転車が道路の乾燥可能な地域を決定するのに使用できる。 通常、道路の縁石は、ビデオカメラや3dlidarなどの車載センサーを使ってオンラインで検出される。 しかし, ビデオカメラを用いたオンライン検出は照明条件の難しさに悩まされる可能性があり, 点雲のばらつきが原因で, 遠距離道路封鎖の検出は困難である。 近年、航空画像はますます世界中で利用されるようになった。 航空画像では道路エリアとオフロードエリアの視覚的な外観が通常異なることが分かり、航空画像を用いてオフラインの道路縁石を検出する新しい方法を提案する。 提案手法への入力は空中画像であり,出力は直接道路縁を表すグラフ(頂点と縁)である。 この目的のために、問題を模倣学習問題として定式化し、新しいネットワークと革新的なトレーニング戦略をデザインし、エージェントに道路カーブグラフを反復的に見つけるように訓練する。 公開データセットにおける実験結果から,本手法の有効性と優越性を確認した。 この作業にはデモビデオと,https://tonyxuqaq.github.io/iCurb/.comで追加資料が添付されている。

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