論文の概要: Uncertainty-aware Perception Models for Off-road Autonomous Unmanned Ground Vehicles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.11115v1
• Date: Thu, 22 Sep 2022 15:59:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-23 13:06:06.199079
• Title: Uncertainty-aware Perception Models for Off-road Autonomous Unmanned Ground Vehicles
• Title（参考訳）: オフロード無人地上車両の不確実性認識モデル
• Authors: Zhaoyuan Yang, Yewteck Tan, Shiraj Sen, Johan Reimann, John Karigiannis, Mohammed Yousefhussien, Nurali Virani
• Abstract要約: オフロード自律無人地上車両(UGV)は、遠隔地で重要な物資を供給するために軍用および商業用途のために開発されている。 現在のデータセットは、季節、場所、セマンティッククラス、および日時における多様性の欠如に対する、オフロード自律ナビゲーションのための知覚モデルのトレーニングに使用されています。 本研究では,複数のデータセットを組み合わせてセグメンテーションに基づく環境認識モデルを学習する方法について検討する。 我々は,不確実性を捉えるためにモデルをトレーニングすることで,モデルの性能を著しく向上させることができることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.2574402913714575
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Off-road autonomous unmanned ground vehicles (UGVs) are being developed for military and commercial use to deliver crucial supplies in remote locations, help with mapping and surveillance, and to assist war-fighters in contested environments. Due to complexity of the off-road environments and variability in terrain, lighting conditions, diurnal and seasonal changes, the models used to perceive the environment must handle a lot of input variability. Current datasets used to train perception models for off-road autonomous navigation lack of diversity in seasons, locations, semantic classes, as well as time of day. We test the hypothesis that model trained on a single dataset may not generalize to other off-road navigation datasets and new locations due to the input distribution drift. Additionally, we investigate how to combine multiple datasets to train a semantic segmentation-based environment perception model and we show that training the model to capture uncertainty could improve the model performance by a significant margin. We extend the Masksembles approach for uncertainty quantification to the semantic segmentation task and compare it with Monte Carlo Dropout and standard baselines. Finally, we test the approach against data collected from a UGV platform in a new testing environment. We show that the developed perception model with uncertainty quantification can be feasibly deployed on an UGV to support online perception and navigation tasks.
• Abstract（参考訳）: オフロード自律無人地上車両(UGV)は、遠隔地で重要な物資を供給し、マッピングと監視を支援し、競争環境における戦闘者を支援するために、軍用および商業用途のために開発されている。 オフロード環境の複雑さと地形、照明条件、昼と季節の変化のため、環境を知覚するために使用されるモデルは、多くの入力変数を扱う必要がある。 現在のデータセットは、季節、場所、セマンティッククラス、および日時における多様性の欠如のオフロード自律ナビゲーションのための知覚モデルをトレーニングするために使用されています。 1つのデータセットでトレーニングされたモデルは、入力分布のドリフトにより、他のオフロードナビゲーションデータセットや新しいロケーションに一般化できないという仮説をテストする。 さらに,複数のデータセットを組み合わせてセマンティックセグメンテーションに基づく環境認識モデルをトレーニングする方法を検討した。 我々は,不確実性定量化のためのMasksemblesアプローチをセマンティックセグメンテーションタスクに拡張し,モンテカルロ・ドロップアウトや標準ベースラインと比較する。 最後に、新たなテスト環境でugvプラットフォームから収集したデータに対するアプローチをテストする。 本研究では,不確実な定量化を伴う知覚モデルをUGV上に展開し,オンライン認識とナビゲーションタスクを支援することを実証する。

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