論文の概要: 3D Object Detection for Autonomous Driving: A Comprehensive Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.09474v2
- Date: Tue, 4 Apr 2023 01:46:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-05 19:03:02.813078
- Title: 3D Object Detection for Autonomous Driving: A Comprehensive Survey
- Title（参考訳）: 自律走行のための3次元物体検出:総合的調査
- Authors: Jiageng Mao, Shaoshuai Shi, Xiaogang Wang, Hongsheng Li
- Abstract要約: 自動運転車の近くで重要な3Dオブジェクトの位置、サイズ、カテゴリをインテリジェントに予測する3Dオブジェクト検出は、認識システムの重要な部分である。
本稿では,自律運転における3次元物体検出技術の進歩を概観する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.30753402458884
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Autonomous driving, in recent years, has been receiving increasing attention
for its potential to relieve drivers' burdens and improve the safety of
driving. In modern autonomous driving pipelines, the perception system is an
indispensable component, aiming to accurately estimate the status of
surrounding environments and provide reliable observations for prediction and
planning. 3D object detection, which intelligently predicts the locations,
sizes, and categories of the critical 3D objects near an autonomous vehicle, is
an important part of a perception system. This paper reviews the advances in 3D
object detection for autonomous driving. First, we introduce the background of
3D object detection and discuss the challenges in this task. Second, we conduct
a comprehensive survey of the progress in 3D object detection from the aspects
of models and sensory inputs, including LiDAR-based, camera-based, and
multi-modal detection approaches. We also provide an in-depth analysis of the
potentials and challenges in each category of methods. Additionally, we
systematically investigate the applications of 3D object detection in driving
systems. Finally, we conduct a performance analysis of the 3D object detection
approaches, and we further summarize the research trends over the years and
prospect the future directions of this area.
- Abstract（参考訳）: 近年、自動運転はドライバーの負担を軽減し、運転の安全性を向上させる可能性について注目が集まっている。
現代の自動運転パイプラインでは、知覚システムは不可欠の構成要素であり、周囲の環境の状態を正確に推定し、予測と計画のための信頼できる観察を提供することを目的としている。
自動運転車の近くで重要な3Dオブジェクトの位置、サイズ、カテゴリをインテリジェントに予測する3Dオブジェクト検出は、認識システムの重要な部分である。
本稿では,自律運転における3次元物体検出技術の進歩を概観する。
まず,3次元物体検出の背景を紹介し,その課題について議論する。
第2に,lidarベース,カメラベース,マルチモーダル検出手法など,モデルとセンサ入力の観点から,3次元物体検出の進展を包括的に調査する。
また,各手法のカテゴリにおけるポテンシャルと課題を詳細に分析する。
さらに,運転システムにおける3次元物体検出の応用を体系的に検討した。
最後に,3次元物体検出手法の性能解析を行い,今後の動向を概観し,今後の方向性を展望する。
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