論文の概要: PillarGrid: Deep Learning-based Cooperative Perception for 3D Object
Detection from Onboard-Roadside LiDAR
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.06319v2
- Date: Tue, 15 Mar 2022 03:30:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-16 10:42:02.460654
- Title: PillarGrid: Deep Learning-based Cooperative Perception for 3D Object
Detection from Onboard-Roadside LiDAR
- Title（参考訳）: PillarGrid:3次元物体検出のためのディープラーニングによる協調認識
- Authors: Zhengwei Bai, Guoyuan Wu, Matthew J. Barth, Yongkang Liu, Emrah Akin
Sisbot, Kentaro Oguchi
- Abstract要約: 我々は,複数の3次元LiDARからの情報を融合した新しい協調認識手法であるtextitPillarGridを提案する。
PillarGrid は,1) 点雲の協調前処理,2) 軸方向のボキセル化と特徴抽出,3) 複数のセンサからの特徴のグリッド方向の深層融合,4) 畳み込みニューラルネットワーク(CNN) に基づく3Dオブジェクト検出である。
広汎な実験により、PillarGridはSOTA単一LiDARに基づく3Dオブジェクト検出法よりも精度と範囲を大きなマージンで上回ることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.195933965761645
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: 3D object detection plays a fundamental role in enabling autonomous driving,
which is regarded as the significant key to unlocking the bottleneck of
contemporary transportation systems from the perspectives of safety, mobility,
and sustainability. Most of the state-of-the-art (SOTA) object detection
methods from point clouds are developed based on a single onboard LiDAR, whose
performance will be inevitably limited by the range and occlusion, especially
in dense traffic scenarios. In this paper, we propose \textit{PillarGrid}, a
novel cooperative perception method fusing information from multiple 3D LiDARs
(both on-board and roadside), to enhance the situation awareness for connected
and automated vehicles (CAVs). PillarGrid consists of four main phases: 1)
cooperative preprocessing of point clouds, 2) pillar-wise voxelization and
feature extraction, 3) grid-wise deep fusion of features from multiple sensors,
and 4) convolutional neural network (CNN)-based augmented 3D object detection.
A novel cooperative perception platform is developed for model training and
testing. Extensive experimentation shows that PillarGrid outperforms the SOTA
single-LiDAR-based 3D object detection methods with respect to both accuracy
and range by a large margin.
- Abstract（参考訳）: 3次元物体検出は、安全、移動性、持続可能性の観点から、現代交通システムのボトルネックを解き放つ重要な鍵である、自律運転を可能にする上で、基本的な役割を果たす。
点雲からのSOTA(State-of-the-art)オブジェクト検出法のほとんどは、特に密集した交通シナリオにおいて、その範囲と閉塞によって必然的に性能が制限される単一搭載LiDARに基づいて開発されている。
本稿では,コネクテッド・オートマチック・カー(CAV)の状況認識を高めるために,複数の3次元LiDAR(車載および道路側の両方)からの情報を利用した新しい協調認識手法である「textit{PillarGrid}」を提案する。
pillargridは4つの主要なフェーズからなる。
1)点雲の協調前処理,
2)柱回りボクセル化と特徴抽出
3)複数のセンサの特徴のグリッドワイドな融合、及び
4)畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた3次元物体検出。
モデルトレーニングとテストのための新しい協調認識プラットフォームを開発した。
広汎な実験により、PillarGridはSOTA単一LiDARに基づく3Dオブジェクト検出法よりも精度と範囲を大きなマージンで上回ることがわかった。
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