論文の概要: Framework for Quality Evaluation of Smart Roadside Infrastructure
Sensors for Automated Driving Applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.07745v1
- Date: Sun, 16 Apr 2023 10:21:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-18 17:27:54.901713
- Title: Framework for Quality Evaluation of Smart Roadside Infrastructure
Sensors for Automated Driving Applications
- Title（参考訳）: 自動運転用スマート路面インフラストラクチャセンサの品質評価のためのフレームワーク
- Authors: Laurent Kloeker, Chenghua Liu, Chao Wei, Lutz Eckstein
- Abstract要約: 本稿では,スマート道路インフラストラクチャセンサの詳細な品質評価を行うための新しい手法を提案する。
DAIR-V2Xデータセットで評価し,様々なセンサタイプにまたがるマルチモーダルなフレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0502751783060003
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The use of smart roadside infrastructure sensors is highly relevant for
future applications of connected and automated vehicles. External sensor
technology in the form of intelligent transportation system stations (ITS-Ss)
can provide safety-critical real-time information about road users in the form
of a digital twin. The choice of sensor setups has a major influence on the
downstream function as well as the data quality. To date, there is insufficient
research on which sensor setups result in which levels of ITS-S data quality.
We present a novel approach to perform detailed quality assessment for smart
roadside infrastructure sensors. Our framework is multimodal across different
sensor types and is evaluated on the DAIR-V2X dataset. We analyze the
composition of different lidar and camera sensors and assess them in terms of
accuracy, latency, and reliability. The evaluations show that the framework can
be used reliably for several future ITS-S applications.
- Abstract（参考訳）: スマートロードサイドインフラストラクチャセンサーの使用は、コネクテッドおよび自動車両の将来の応用に非常に重要である。
インテリジェントトランスポートシステムステーション(ITS-Ss)の形の外部センサ技術は、デジタルツインの形で道路利用者に関する安全クリティカルなリアルタイム情報を提供することができる。
センサ設定の選択は、データ品質だけでなく下流機能にも大きな影響を与えている。
これまでのところ、どのセンサーがどのレベルのデータ品質をもたらすかという研究は不十分である。
本稿では,スマート道路インフラストラクチャセンサの詳細な品質評価を行うための新しい手法を提案する。
DAIR-V2Xデータセットで評価し,様々なセンサタイプにまたがるマルチモーダルなフレームワークを提案する。
異なるlidarおよびカメラセンサの構成を分析し、精度、レイテンシ、信頼性の観点から評価する。
評価の結果,このフレームワークは今後いくつかのITSアプリケーションで確実に利用できることがわかった。
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