Fugu-MT 論文翻訳(概要): Multi-modal curb detection and filtering

論文の概要: Multi-modal curb detection and filtering

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.07096v1
Date: Sat, 14 May 2022 17:03:41 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-05-18 12:02:32.370525
Title: Multi-modal curb detection and filtering
Title（参考訳）: マルチモーダル縁石の検出とフィルタリング
Authors: Sandipan Das, Navid Mahabadi, Saikat Chatterjee, Maurice Fallon
Abstract要約: 本稿では,カメラセマンティクスと高密度ライダー点雲の融合に基づくロバストなストレッチ検出とフィルタリング手法を提案する。提案システムは,複雑な都市道路シナリオにおいて,いかなる方向の縁石も検出できることを実証した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 11.74956489227383
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Reliable knowledge of road boundaries is critical for autonomous vehicle navigation. We propose a robust curb detection and filtering technique based on the fusion of camera semantics and dense lidar point clouds. The lidar point clouds are collected by fusing multiple lidars for robust feature detection. The camera semantics are based on a modified EfficientNet architecture which is trained with labeled data collected from onboard fisheye cameras. The point clouds are associated with the closest curb segment with $L_2$-norm analysis after projecting into the image space with the fisheye model projection. Next, the selected points are clustered using unsupervised density-based spatial clustering to detect different curb regions. As new curb points are detected in consecutive frames they are associated with the existing curb clusters using temporal reachability constraints. If no reachability constraints are found a new curb cluster is formed from these new points. This ensures we can detect multiple curbs present in road segments consisting of multiple lanes if they are in the sensors' field of view. Finally, Delaunay filtering is applied for outlier removal and its performance is compared to traditional RANSAC-based filtering. An objective evaluation of the proposed solution is done using a high-definition map containing ground truth curb points obtained from a commercial map supplier. The proposed system has proven capable of detecting curbs of any orientation in complex urban road scenarios comprising straight roads, curved roads, and intersections with traffic isles.
Abstract（参考訳）: 自動運転車の航行には、道路境界に関する信頼できる知識が不可欠である。本稿では,カメラセマンティクスと高密度ライダー点雲の融合に基づくロバストなストレッチ検出とフィルタリング手法を提案する。 lidarポイント雲は、堅牢な特徴検出のために複数のlidarを用いて収集される。カメラセマンティクスは、魚眼カメラから収集されたラベル付きデータをトレーニングした修正EfficientNetアーキテクチャに基づいている。点雲は、魚眼モデル投影で画像空間に投影した後、l_2$-norm分析で最も近い縁石セグメントに関連付けられる。次に、教師なし密度に基づく空間クラスタリングを用いて選択された点をクラスタリングし、異なる縁石領域を検出する。新しいストレッチポイントが連続フレームで検出されるため、時間的到達性制約を用いて既存のストレッチクラスタに関連付けられる。到達性制約が見つからない場合、これらの新しい点から新しい縁石クラスターが形成される。これにより、センサの視野内にある場合、複数の車線からなる道路セグメントに存在する複数の縁石を検出することができる。最後に、デラウネーフィルタを外乱除去に適用し、その性能を従来のRANSACベースのフィルタリングと比較する。提案手法の客観的評価は,商業用地図サプライヤーから得られた接地真理抑制点を含む高精細マップを用いて行う。提案システムは, 直線道路, 湾曲道路, 交通島との交差点を含む複雑な都市道路シナリオにおいて, いかなる方向の縁起も検出できることを実証した。

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