論文の概要: RVMDE: Radar Validated Monocular Depth Estimation for Robotics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.05265v1
• Date: Sat, 11 Sep 2021 12:02:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-14 15:55:37.307617
• Title: RVMDE: Radar Validated Monocular Depth Estimation for Robotics
• Title（参考訳）: RVMDE: ロボットのためのレーダー検証単眼深度推定
• Authors: Muhamamd Ishfaq Hussain, Muhammad Aasim Rafique and Moongu Jeon
• Abstract要約: 両眼視センサの固有剛性校正は正確な深度推定に不可欠である。 あるいは、単眼カメラは、深度推定の精度を犠牲にして制限を緩和し、厳しい環境条件下では課題が悪化する。 本研究は, 環境条件下での深度推定のために, 単眼カメラの細粒度データと融合した場合のレーダーからの粗い信号の有用性について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.360594929347198
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Stereoscopy exposits a natural perception of distance in a scene, and its manifestation in 3D world understanding is an intuitive phenomenon. However, an innate rigid calibration of binocular vision sensors is crucial for accurate depth estimation. Alternatively, a monocular camera alleviates the limitation at the expense of accuracy in estimating depth, and the challenge exacerbates in harsh environmental conditions. Moreover, an optical sensor often fails to acquire vital signals in harsh environments, and radar is used instead, which gives coarse but more accurate signals. This work explores the utility of coarse signals from radar when fused with fine-grained data from a monocular camera for depth estimation in harsh environmental conditions. A variant of feature pyramid network (FPN) extensively operates on fine-grained image features at multiple scales with a fewer number of parameters. FPN feature maps are fused with sparse radar features extracted with a Convolutional neural network. The concatenated hierarchical features are used to predict the depth with ordinal regression. We performed experiments on the nuScenes dataset, and the proposed architecture stays on top in quantitative evaluations with reduced parameters and faster inference. The depth estimation results suggest that the proposed techniques can be used as an alternative to stereo depth estimation in critical applications in robotics and self-driving cars. The source code will be available in the following: \url{https://github.com/MI-Hussain/RVMDE}.
• Abstract（参考訳）: 立体視はシーン内の距離の自然な知覚を露呈し、3次元の世界理解におけるその現れは直感的な現象である。 しかし,両眼視センサの厳密な校正は,正確な深度推定には不可欠である。 あるいは、単眼カメラは、深度推定の精度を犠牲にして制限を緩和し、厳しい環境条件下では課題が悪化する。 さらに、光学センサーは厳しい環境で重要な信号を得ることができず、代わりにレーダーが使用され、粗いがより正確な信号が得られる。 本研究は, 環境条件下での深度推定のために, 単眼カメラの細粒度データと融合した場合のレーダーからの粗い信号の有用性について検討する。 特徴ピラミッドネットワーク(FPN)の変種は、パラメータの少ない複数のスケールで、きめ細かい画像の特徴を広範囲に操作する。 FPN特徴マップは、畳み込みニューラルネットワークで抽出されたスパースレーダー特徴と融合する。 連結階層的特徴は、順序回帰による深さの予測に使用される。 我々はnuScenesデータセットの実験を行い、提案アーキテクチャはパラメータの削減と推論の高速化による定量的評価において最上位にとどまった。 その結果,提案手法は,ロボットや自動運転車におけるステレオ深度推定の代替として使用できることが示唆された。 ソースコードは次のようになる。 \url{https://github.com/MI-Hussain/RVMDE}。

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