論文の概要: Circular Accessible Depth: A Robust Traversability Representation for UGV Navigation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.13676v1
• Date: Wed, 28 Dec 2022 03:13:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-29 16:03:35.301316
• Title: Circular Accessible Depth: A Robust Traversability Representation for UGV Navigation
• Title（参考訳）: 円形アクセシブル深さ:UGVナビゲーションのためのロバストなトラバーサビリティ表現
• Authors: Shikuan Xie, Ran Song, Yuenan Zhao, Xueqin Huang, Yibin Li and Wei Zhang
• Abstract要約: Circular Accessible Depth (CAD)は無人地上車両(UGV)の頑健な走行性表現である 我々は,LiDARが捉えた点雲から空間的特徴を符号化する,注目に基づく多フレーム点雲融合モジュールを備えたニューラルネットワークCADNetを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.559882149457895
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we present the Circular Accessible Depth (CAD), a robust traversability representation for an unmanned ground vehicle (UGV) to learn traversability in various scenarios containing irregular obstacles. To predict CAD, we propose a neural network, namely CADNet, with an attention-based multi-frame point cloud fusion module, Stability-Attention Module (SAM), to encode the spatial features from point clouds captured by LiDAR. CAD is designed based on the polar coordinate system and focuses on predicting the border of traversable area. Since it encodes the spatial information of the surrounding environment, which enables a semi-supervised learning for the CADNet, and thus desirably avoids annotating a large amount of data. Extensive experiments demonstrate that CAD outperforms baselines in terms of robustness and precision. We also implement our method on a real UGV and show that it performs well in real-world scenarios.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,無人地上機(ugv)のためのロバストトラバーサビリティ表現であるcircle accessible depth(cad)を用いて,不規則な障害物を含む様々なシナリオにおけるトラバーサビリティを学習する。 CADを予測するために,LiDARが捕捉した点雲から空間的特徴を符号化するために,注意に基づく多フレーム点雲融合モジュールであるSAM(Stable-Attention Module)を用いたCADNetを提案する。 CADは極座標系に基づいて設計され, 走行可能な領域の境界の予測に重点を置いている。 周辺環境の空間情報をエンコードするので、キャデネットの半教師付き学習が可能であり、大量のデータへの注釈を好ましく避けることができる。 大規模実験によりCADは頑丈さと精度でベースラインを上回っていることが示された。 また,本手法を実際のUGVに実装し,実世界のシナリオでよく動作することを示す。

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