論文の概要: Analyzing Infrastructure LiDAR Placement with Realistic LiDAR

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.15975v1
• Date: Tue, 29 Nov 2022 07:18:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-30 17:26:10.102430
• Title: Analyzing Infrastructure LiDAR Placement with Realistic LiDAR
• Title（参考訳）: Realistic LiDARによるインフラストラクチャLiDAR配置の解析
• Authors: Xinyu Cai, Wentao Jiang, Runsheng Xu, Wenquan Zhao, Jiaqi Ma, Si Liu, Yikang Li
• Abstract要約: V2X(V2X)協調知覚は注目されている。 インフラセンサの最適配置を見つける方法はめったに研究されていない。 本稿では,インフラセンサの最適設置位置を効率よく,効果的に検出できるパイプラインを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.163886343824064
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, Vehicle-to-Everything(V2X) cooperative perception has attracted increasing attention. Infrastructure sensors play a critical role in this research field, however, how to find the optimal placement of infrastructure sensors is rarely studied. In this paper, we investigate the problem of infrastructure sensor placement and propose a pipeline that can efficiently and effectively find optimal installation positions for infrastructure sensors in a realistic simulated environment. To better simulate and evaluate LiDAR placement, we establish a Realistic LiDAR Simulation library that can simulate the unique characteristics of different popular LiDARs and produce high-fidelity LiDAR point clouds in the CARLA simulator. Through simulating point cloud data in different LiDAR placements, we can evaluate the perception accuracy of these placements using multiple detection models. Then, we analyze the correlation between the point cloud distribution and perception accuracy by calculating the density and uniformity of regions of interest. Experiments show that the placement of infrastructure LiDAR can heavily affect the accuracy of perception. We also analyze the correlation between perception performance in the region of interest and LiDAR point cloud distribution and validate that density and uniformity can be indicators of performance.
• Abstract（参考訳）: 近年,V2Xの協調認識が注目されている。 インフラストラクチャセンサは、この研究分野において重要な役割を果たすが、インフラストラクチャセンサの最適な配置を見つける方法はほとんど研究されていない。 本稿では,インフラセンサ配置の問題点を調査し,現実的なシミュレーション環境において,インフラセンサの最適設置位置を効果的かつ効果的に求めるパイプラインを提案する。 CARLAシミュレータにおいて,LiDARの配置をより良くシミュレーションし,評価するために,様々なLiDARのユニークな特性をシミュレートし,高忠実度LiDAR点雲を生成できるRealistic LiDAR Simulationライブラリを構築した。 異なるlidar配置における点雲データのシミュレーションにより,複数の検出モデルを用いてこれらの配置の知覚精度を評価できる。 そして,関心領域の密度と均一性を計算することにより,点雲分布と知覚精度の相関関係を解析した。 実験により、LiDARのインフラ配置が知覚の精度に大きな影響を与えることが示された。 また,関心領域における知覚性能とライダーポイントクラウド分布の相関関係を分析し,その密度と均一性が性能指標となることを検証した。

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