Fugu-MT 論文翻訳(概要): Improved and efficient inter-vehicle distance estimation using road gradients of both ego and target vehicles

論文の概要: Improved and efficient inter-vehicle distance estimation using road gradients of both ego and target vehicles

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.00169v1
Date: Thu, 1 Apr 2021 00:12:39 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-04-02 13:43:38.061198
Title: Improved and efficient inter-vehicle distance estimation using road gradients of both ego and target vehicles
Title（参考訳）: エゴと目標車両の道路勾配を用いた車間距離推定の効率化と効率化
Authors: Muhyun Back, Jinkyu Lee, Kyuho Bae, Sung Soo Hwang, Il Yong Chun
Abstract要約: 高度な運転支援システムや自動運転では、エゴ車とターゲット車の間の距離を推定することが不可欠です。本稿では,道路前方の傾斜変化を考慮した車間距離推定フレームワークを提案する。数値実験により,提案手法が距離推定精度と時間複雑性を大幅に改善することを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 14.147976074752023
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In advanced driver assistant systems and autonomous driving, it is crucial to estimate distances between an ego vehicle and target vehicles. Existing inter-vehicle distance estimation methods assume that the ego and target vehicles drive on a same ground plane. In practical driving environments, however, they may drive on different ground planes. This paper proposes an inter-vehicle distance estimation framework that can consider slope changes of a road forward, by estimating road gradients of \emph{both} ego vehicle and target vehicles and using a 2D object detection deep net. Numerical experiments demonstrate that the proposed method significantly improves the distance estimation accuracy and time complexity, compared to deep learning-based depth estimation methods.
Abstract（参考訳）: 先進運転支援システムと自律運転では,エゴ車と目標車との距離を推定することが重要である。既存の車間距離推定法では、エゴと目標車両は同じ地上を走行していると仮定する。しかし、実際の運転環境では、異なる地上機で運転することができる。本稿では,2次元物体検出深層ネットを用いて,emph{both} ego車両と目標車両の道路勾配を推定し,車間距離推定手法を提案する。数値実験により, 深層深部推定法と比較して, 距離推定精度と時間複雑性が有意に向上することを示した。

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