論文の概要: Lateral Ego-Vehicle Control without Supervision using Point Clouds

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.10662v1
• Date: Sun, 20 Mar 2022 21:57:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-22 16:44:59.499839
• Title: Lateral Ego-Vehicle Control without Supervision using Point Clouds
• Title（参考訳）: 点雲を用いたスーパービジョンのない横方向Ego-Vehicle制御
• Authors: Florian M\"uller, Qadeer Khan, Daniel Cremers
• Abstract要約: 既存の視覚に基づく横方向の車両制御に対する教師付きアプローチは、RGB画像を適切な操舵コマンドに直接マッピングすることができる。 本稿では、横方向の車両制御のための、より堅牢でスケーラブルなモデルをトレーニングするためのフレームワークを提案する。 オンライン実験により,本手法の性能は教師付きモデルよりも優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.40632021583213
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Existing vision based supervised approaches to lateral vehicle control are capable of directly mapping RGB images to the appropriate steering commands. However, they are prone to suffering from inadequate robustness in real world scenarios due to a lack of failure cases in the training data. In this paper, a framework for training a more robust and scalable model for lateral vehicle control is proposed. The framework only requires an unlabeled sequence of RGB images. The trained model takes a point cloud as input and predicts the lateral offset to a subsequent frame from which the steering angle is inferred. The frame poses are in turn obtained from visual odometry. The point cloud is conceived by projecting dense depth maps into 3D. An arbitrary number of additional trajectories from this point cloud can be generated during training. This is to increase the robustness of the model. Online experiments show that the performance of our method is superior to that of the supervised model.
• Abstract（参考訳）: 既存の視覚に基づく横方向車両制御アプローチでは、RGB画像を適切な操舵コマンドに直接マッピングすることができる。 しかしながら、トレーニングデータに障害事例がないため、現実のシナリオでは不十分な堅牢性に苦しむ傾向にあります。 本稿では、横方向車両制御のためのより堅牢でスケーラブルなモデルをトレーニングするためのフレームワークを提案する。 フレームワークはラベルなしのRGBイメージのみを必要とする。 トレーニングされたモデルは、点雲を入力として、ステアリング角が推測される後続のフレームに対する横オフセットを予測する。 フレームポーズは、視覚的オドメトリーから順番に得られる。 点雲は、密度の深い深度マップを3Dに投影することによって考え出される。 この点からの任意の数の追加軌道をトレーニング中に生成することができる。 これはモデルの堅牢性を高めるためです。 オンライン実験により,提案手法の性能は教師付きモデルよりも優れていることが示された。

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