論文の概要: Radar-Camera Fusion for Object Detection and Semantic Segmentation in
Autonomous Driving: A Comprehensive Review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.10410v1
- Date: Thu, 20 Apr 2023 15:48:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-21 12:35:03.400282
- Title: Radar-Camera Fusion for Object Detection and Semantic Segmentation in
Autonomous Driving: A Comprehensive Review
- Title（参考訳）: 自律走行における物体検出とセマンティックセグメンテーションのためのレーダー・カメラ融合
- Authors: Shanliang Yao, Runwei Guan, Xiaoyu Huang, Zhuoxiao Li, Xiangyu Sha,
Yong Yue, Eng Gee Lim, Hyungjoon Seo, Ka Lok Man, Xiaohui Zhu, Yutao Yue
- Abstract要約: 本総説は,レーダーカメラ融合の包括的ガイドラインを提供することを目的としている。
レーダーとカメラセンサーの原理に基づいて、私たちはデータ処理プロセスと表現を掘り下げます。
我々は,「なぜ融合するのか」,「何を融合すべきか」,「どこで融合するか」,「なぜ融合するのか」,「どのように融合するか」といった疑問に対処する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.460770160072932
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Driven by deep learning techniques, perception technology in autonomous
driving has developed rapidly in recent years. To achieve accurate and robust
perception capabilities, autonomous vehicles are often equipped with multiple
sensors, making sensor fusion a crucial part of the perception system. Among
these fused sensors, radars and cameras enable a complementary and
cost-effective perception of the surrounding environment regardless of lighting
and weather conditions. This review aims to provide a comprehensive guideline
for radar-camera fusion, particularly concentrating on perception tasks related
to object detection and semantic segmentation. Based on the principles of the
radar and camera sensors, we delve into the data processing process and
representations, followed by an in-depth analysis and summary of radar-camera
fusion datasets. In the review of methodologies in radar-camera fusion, we
address interrogative questions, including "why to fuse", "what to fuse",
"where to fuse", "when to fuse", and "how to fuse", subsequently discussing
various challenges and potential research directions within this domain. To
ease the retrieval and comparison of datasets and fusion methods, we also
provide an interactive website:
https://XJTLU-VEC.github.io/Radar-Camera-Fusion.
- Abstract（参考訳）: ディープラーニング技術によって、自動運転における認識技術は近年急速に発展している。
正確で堅牢な認識能力を達成するために、自動運転車は複数のセンサーを備えており、センサーの融合が知覚システムの重要な部分となっている。
これらの融合センサーのうち、レーダーやカメラは、照明や気象条件に関わらず、周囲の環境を補完的かつ費用対効果で認識することができる。
本稿では,レーダカメラ融合の包括的ガイドライン,特に物体検出とセマンティックセグメンテーションに関連する知覚タスクに焦点を当てることを目的としている。
レーダーとカメラセンサーの原理に基づいて、我々はデータ処理プロセスと表現を掘り下げ、その後、詳細な分析とレーダーカメラ融合データセットの要約を行う。
レーダー・カメラ融合における方法論のレビューにおいて,我々は「なぜヒューズなのか」,「ヒューズに何」,「ヒューズにどこで」,「ヒューズにいつ」,「どのようにヒューズするか」といった疑問を提起し,その後,この分野における様々な課題と潜在的な研究方向について議論した。
データセットとフュージョンメソッドの検索と比較を容易にするため、インタラクティブなWebサイトも提供する。
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