論文の概要: A Benchmark for Spray from Nearby Cutting Vehicles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.10800v1
• Date: Tue, 24 Aug 2021 15:40:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-25 14:10:53.276293
• Title: A Benchmark for Spray from Nearby Cutting Vehicles
• Title（参考訳）: 近距離切削車両からの噴霧のベンチマーク
• Authors: Stefanie Walz, Mario Bijelic, Florian Kraus, Werner Ritter, Martin Simon, Igor Doric
• Abstract要約: 本論文は噴霧による乱れの検査方法について述べる。 噴霧による乱れを評価するための評価スキームとともに、新しい軽量噴霧装置を導入している。 密閉車両の一般的なシナリオでは、歪みが最大4秒までの知覚スタックに深刻な影響を与えていることが分かる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.767933159959353
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Current driver assistance systems and autonomous driving stacks are limited to well-defined environment conditions and geo fenced areas. To increase driving safety in adverse weather conditions, broadening the application spectrum of autonomous driving and driver assistance systems is necessary. In order to enable this development, reproducible benchmarking methods are required to quantify the expected distortions. In this publication, a testing methodology for disturbances from spray is presented. It introduces a novel lightweight and configurable spray setup alongside an evaluation scheme to assess the disturbances caused by spray. The analysis covers an automotive RGB camera and two different LiDAR systems, as well as downstream detection algorithms based on YOLOv3 and PV-RCNN. In a common scenario of a closely cutting vehicle, it is visible that the distortions are severely affecting the perception stack up to four seconds showing the necessity of benchmarking the influences of spray.
• Abstract（参考訳）: 現在の運転支援システムと自律運転スタックは、明確に定義された環境条件と地理フェンスで囲まれた領域に限られている。 悪天候下での運転安全を高めるためには、自動運転と運転支援システムの適用範囲を広げる必要がある。 この開発を可能にするために、期待される歪みを定量化するために再現可能なベンチマーク手法が必要である。 本発表では,噴霧による乱れの検査方法について述べる。 噴霧による乱れを評価するための評価スキームとともに、軽量で構成可能な新しい噴霧装置を導入する。 この分析は、自動車用RGBカメラと2種類のLiDARシステム、およびYOLOv3とPV-RCNNに基づく下流検出アルゴリズムをカバーする。 密閉車両の一般的なシナリオでは、歪みが最大4秒までの知覚スタックに深刻な影響を与えており、スプレーの影響をベンチマークする必要性が示されている。

関連論文リスト

• Spatial-Temporal Anomaly Detection for Sensor Attacks in Autonomous Vehicles [1.7188280334580195]
  飛行時間(ToF)距離測定装置は、スプーフィング、トリガー、偽データインジェクション攻撃に対して脆弱である。 残差空間検出器と時間に基づく予測変化検出を組み込んだ時空間異常検出モデルtextitSTAnDSを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-15T12:21:27Z)
• Censored Deep Reinforcement Patrolling with Information Criterion for Monitoring Large Water Resources using Autonomous Surface Vehicles [0.0]
  本研究は,自律走行車を用いた大規模水資源モニタリングの枠組みを提案する。 データに対する不確実性低減の尺度として情報ゲインを用いて,モデルに基づく障害物回避のためのQ-Censoring機構によって改良されたディープQ-ラーニングアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-12T07:33:46Z)
• Unified Automatic Control of Vehicular Systems with Reinforcement Learning [64.63619662693068]
  本稿では,車載マイクロシミュレーションの合理化手法について述べる。 最小限の手動設計で高性能な制御戦略を発見する。 この研究は、波動緩和、交通信号、ランプ計測に類似した多くの創発的挙動を明らかにしている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-30T16:23:45Z)
• How Do We Fail? Stress Testing Perception in Autonomous Vehicles [40.19326157052966]
  本稿では、悪天候下での自動運転車のLiDARによる認識システムの故障を特徴付ける手法を提案する。 本研究では,物体追跡や乱れの列による軌道予測において,潜在的な故障を発見するための強化学習に基づく手法を開発する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-26T20:48:09Z)
• Driving Anomaly Detection Using Conditional Generative Adversarial Network [26.45460503638333]
  本研究では,条件付き生成逆数ネットワーク(GAN)を用いた運転異常の定量化手法を提案する。 この手法は、事前に観測された信号にモデルを条件付けすることで、今後の運転シナリオを予測する。 結果は知覚的評価によって検証され、アノテータは高い異常スコアで検出されたビデオのリスクと親しみやすさを評価するよう依頼される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-15T22:10:01Z)
• Vision in adverse weather: Augmentation using CycleGANs with various object detectors for robust perception in autonomous racing [70.16043883381677]
  自律レースでは、天気は突然変化し、認識が著しく低下し、非効率な操作が引き起こされる。 悪天候の検知を改善するために、ディープラーニングベースのモデルは通常、そのような状況下でキャプチャされた広範なデータセットを必要とする。 本稿では,5つの最先端検出器のうち4つの性能向上を図るために,自動レース(CycleGANを用いた)における合成悪条件データセットを用いた手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-10T10:02:40Z)
• Lidar Light Scattering Augmentation (LISA): Physics-based Simulation of Adverse Weather Conditions for 3D Object Detection [60.89616629421904]
  ライダーベースの物体検出器は、自動運転車のような自律ナビゲーションシステムにおいて、3D知覚パイプラインの重要な部分である。 降雨、雪、霧などの悪天候に敏感で、信号-雑音比(SNR)と信号-背景比(SBR)が低下している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-14T21:10:47Z)
• Automotive Radar Interference Mitigation with Unfolded Robust PCA based on Residual Overcomplete Auto-Encoder Blocks [88.46770122522697]
  自律走行では、レーダーシステムは道路上の他の車両のような標的を検出する上で重要な役割を果たす。 自動車用レーダー干渉緩和のための深層学習手法は、目標の振幅を確実に推定できるが、それぞれの目標の位相を回復できない。 干渉の有無で振幅と位相の両方を推定できる効率的かつ効率的な手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-14T09:41:06Z)
• Two-Stream Networks for Lane-Change Prediction of Surrounding Vehicles [8.828423067460644]
  高速道路のシナリオでは、人間のドライバーは視覚的手がかりのみを使用して車両を取り巻く早期の切り込みと切り抜きの操作を予想する。 周囲車両の車線変化認識と予測に対処するため,ビデオカメラからの視覚的手がかりを積み重ねることで,行動認識・予測問題としてこの問題を提起する。 2ストリーム畳み込みネットワークと乗算器ネットワークという2つのビデオアクション認識アプローチが分析されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-25T07:59:15Z)
• Towards robust sensing for Autonomous Vehicles: An adversarial perspective [82.83630604517249]
  結果として得られる決定が摂動に対して堅牢であることは、最も重要なことです。 敵対的摂動は、意図的に環境や感覚測定の修正を施したものである。 より安全なシステムの構築とデプロイには,センサーシステムの脆弱性を慎重に評価する必要がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-14T05:25:15Z)
• Can Autonomous Vehicles Identify, Recover From, and Adapt to Distribution Shifts? [104.04999499189402]
  トレーニング外の配布(OOD)シナリオは、デプロイ時にエージェントを学ぶ上で一般的な課題である。 インプロバスト模倣計画(RIP)と呼ばれる不確実性を考慮した計画手法を提案する。 提案手法は,OODシーンにおける過信および破滅的な外挿を低減し,分布変化を検知し,回復することができる。 分散シフトを伴うタスク群に対する駆動エージェントのロバスト性を評価するために,自動走行車ノベルシーンベンチマークであるtexttCARNOVEL を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-26T11:07:32Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。