論文の概要: Pushing the Limits of Learning-based Traversability Analysis for Autonomous Driving on CPU

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.03083v1
• Date: Tue, 7 Jun 2022 07:57:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-08 16:06:23.863939
• Title: Pushing the Limits of Learning-based Traversability Analysis for Autonomous Driving on CPU
• Title（参考訳）: CPU上での自律運転における学習ベーストレーサビリティ分析の限界を押し上げる
• Authors: Daniel Fusaro, Emilio Olivastri, Daniele Evangelista, Marco Imperoli, Emanuele Menegatti, and Alberto Pretto
• Abstract要約: 本稿では,リアルタイム機械学習に基づくトラバーサビリティ分析手法の提案と評価を行う。 新しい幾何学的特徴と視覚的特徴を統合し、重要な実装の詳細に焦点を当てることで、パフォーマンスと信頼性が著しく向上することを示します。 提案手法は、屋外運転シナリオのパブリックデータセットに関する最先端のDeep Learningアプローチと比較されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.841057463340778
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Self-driving vehicles and autonomous ground robots require a reliable and accurate method to analyze the traversability of the surrounding environment for safe navigation. This paper proposes and evaluates a real-time machine learning-based Traversability Analysis method that combines geometric features with appearance-based features in a hybrid approach based on a SVM classifier. In particular, we show that integrating a new set of geometric and visual features and focusing on important implementation details enables a noticeable boost in performance and reliability. The proposed approach has been compared with state-of-the-art Deep Learning approaches on a public dataset of outdoor driving scenarios. It reaches an accuracy of 89.2% in scenarios of varying complexity, demonstrating its effectiveness and robustness. The method runs fully on CPU and reaches comparable results with respect to the other methods, operates faster, and requires fewer hardware resources.
• Abstract（参考訳）: 自動運転車と自動地上ロボットは、安全なナビゲーションのために周囲の環境の移動性を分析する信頼性と正確な方法を必要とする。 本稿では,svm分類器に基づくハイブリッド手法において,幾何学的特徴と外観的特徴を組み合わせたリアルタイム機械学習に基づくトラバーサビリティ解析手法を提案する。 特に,新しい幾何学的特徴と視覚的特徴を統合し,重要な実装詳細に注目することで,性能と信頼性が著しく向上することを示す。 提案手法は、屋外運転シナリオのパブリックデータセットに関する最先端のDeep Learningアプローチと比較されている。 複雑性の異なるシナリオでは89.2%の精度に達し、その有効性と堅牢性を示している。 このメソッドはcpu上で完全に動作し、他のメソッドと同等の結果に到達し、より高速に動作し、ハードウェアリソースを少なくする。

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