Fugu-MT 論文翻訳(概要): Computer vision in automated parking systems: Design, implementation and challenges

論文の概要: Computer vision in automated parking systems: Design, implementation and challenges

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.12537v1
Date: Mon, 26 Apr 2021 13:18:02 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-04-27 21:07:27.028436
Title: Computer vision in automated parking systems: Design, implementation and challenges
Title（参考訳）: 自動駐車システムにおけるコンピュータビジョン:設計・実装・課題
Authors: Markus Heimberger, Jonathan Horgan, Ciaran Hughes, John McDonald, Senthil Yogamani
Abstract要約: 本稿では,コンピュータビジョンアルゴリズムの観点から,自動駐車システムの設計と実装について議論する。パーキングユースケースを実現するキービジョンモジュールは、3D再構築、パーキングスロットマーキング認識、空きスペース、車両/歩行者検出です。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.24704967483128953
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Automated driving is an active area of research in both industry and academia. Automated Parking, which is automated driving in a restricted scenario of parking with low speed manoeuvring, is a key enabling product for fully autonomous driving systems. It is also an important milestone from the perspective of a higher end system built from the previous generation driver assistance systems comprising of collision warning, pedestrian detection, etc. In this paper, we discuss the design and implementation of an automated parking system from the perspective of computer vision algorithms. Designing a low-cost system with functional safety is challenging and leads to a large gap between the prototype and the end product, in order to handle all the corner cases. We demonstrate how camera systems are crucial for addressing a range of automated parking use cases and also, to add robustness to systems based on active distance measuring sensors, such as ultrasonics and radar. The key vision modules which realize the parking use cases are 3D reconstruction, parking slot marking recognition, freespace and vehicle/pedestrian detection. We detail the important parking use cases and demonstrate how to combine the vision modules to form a robust parking system. To the best of the authors' knowledge, this is the first detailed discussion of a systemic view of a commercial automated parking system.
Abstract（参考訳）: 自動運転は、産業と学界の両方で活発な研究分野である。自動駐車(automated parking, 自動駐車)は、低速運転を伴う駐車の制限されたシナリオにおいて、完全自動運転システムにとって重要な製品である。また、衝突警報や歩行者検出などを含む前世代の運転支援システムから構築されたハイエンドシステムの観点からも重要なマイルストーンである。本稿では,コンピュータビジョンアルゴリズムの観点から,自動駐車システムの設計と実装について議論する。機能的安全性を備えた低コストシステムの設計は困難であり、全てのコーナーケースを処理するためにプロトタイプと最終製品の間に大きなギャップが生じる。本研究では,自動駐車の用途にカメラシステムがいかに重要であるかを実証するとともに,超音波やレーダなどの能動距離計測センサを用いたシステムへのロバスト性も示す。パーキングのユースケースを実現する重要な視覚モジュールは、3D再構成、パーキングスロットマーキング認識、空き空間、車/歩行者検出である。パーキングの重要なユースケースを詳述し、視覚モジュールを組み合わせることでロバストなパーキングシステムを構築する方法を示す。著者たちの知る限りでは、これは商用自動駐車システムのシステム的視点に関する最初の詳細な議論である。

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