論文の概要: Cooperative Saliency-based Obstacle Detection and AR Rendering for
Increased Situational Awareness
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.00916v1
- Date: Thu, 2 Feb 2023 07:32:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-03 15:06:57.015533
- Title: Cooperative Saliency-based Obstacle Detection and AR Rendering for
Increased Situational Awareness
- Title（参考訳）: 協調行動に基づく障害物検出とARレンダリングによる状況認識の増大
- Authors: Gerasimos Arvanitis, Nikolaos Stagakis, Evangelia I. Zacharaki,
Konstantinos Moustakas
- Abstract要約: 本稿では,サリエンシに基づく分散的協調的障害物検出・レンダリング手法を提案する。
提案手法は,近年の他の手法と比較して,良好な結果と特徴を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.010893618491329
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Autonomous vehicles are expected to operate safely in real-life road
conditions in the next years. Nevertheless, unanticipated events such as the
existence of unexpected objects in the range of the road, can put safety at
risk. The advancement of sensing and communication technologies and Internet of
Things may facilitate the recognition of hazardous situations and information
exchange in a cooperative driving scheme, providing new opportunities for the
increase of collaborative situational awareness. Safe and unobtrusive
visualization of the obtained information may nowadays be enabled through the
adoption of novel Augmented Reality (AR) interfaces in the form of windshields.
Motivated by these technological opportunities, we propose in this work a
saliency-based distributed, cooperative obstacle detection and rendering scheme
for increasing the driver's situational awareness through (i) automated
obstacle detection, (ii) AR visualization and (iii) information sharing
(upcoming potential dangers) with other connected vehicles or road
infrastructure. An extensive evaluation study using a variety of real datasets
for pothole detection showed that the proposed method provides favorable
results and features compared to other recent and relevant approaches.
- Abstract（参考訳）: 自動運転車は今後数年間、実生活の道路条件下で安全に運用されることが期待されている。
それでも、道路の範囲に予期せぬ物体が存在するなどの予期せぬ出来事は、安全性を危険にさらす可能性がある。
センシング・コミュニケーション技術とモノのインターネットの進歩は、協調運転方式における危険状況の認識と情報交換を促進し、協調的状況認識の増大のための新たな機会を提供する。
得られた情報の安全で控えめな可視化は、現在、フロントガラスの形で新しい拡張現実(AR)インターフェースを採用することで実現されている。
そこで本稿では,このような技術的機会に動機づけられ,運転者の状況認識を高めるために,サリエンシーに基づく分散・協調型障害物検出・レンダリング手法を提案する。
(i)自動障害物検出
(ii)arの可視化と
(三)他の連結車両又は道路インフラとの情報共有(潜在的危険を克服)
ポットホール検出のための多種多様な実データセットを用いた広範な評価研究により,提案手法は,近年および関連するアプローチと比較して,良好な結果と特徴を提供することがわかった。
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