Fugu-MT 論文翻訳(概要): Advancements in 3D Lane Detection Using LiDAR Point Clouds: From Data Collection to Model Development

論文の概要: Advancements in 3D Lane Detection Using LiDAR Point Clouds: From Data Collection to Model Development

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.13596v1
Date: Sun, 24 Sep 2023 09:58:49 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-09-26 18:42:17.863907
Title: Advancements in 3D Lane Detection Using LiDAR Point Clouds: From Data Collection to Model Development
Title（参考訳）: lidarポイントクラウドを用いた3次元レーン検出の進歩:データ収集からモデル開発へ
Authors: Runkai Zhao, Yuwen Heng, Yuanda Gao, Shilei Liu, Heng Wang, Changhao Yao, Jiawen Chen, Weidong Cai
Abstract要約: LiSV-3DLaneは大規模な3Dレーンデータセットで、20kフレームのサラウンドビューのLiDAR点雲と豊富なセマンティックアノテーションから構成される。本稿では,LiDARを用いた新しい3次元車線検出モデルLiLaDetを提案し,LiDAR点雲の空間的幾何学的学習をBird's Eye View (BEV) に基づく車線識別に取り入れた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 11.195475830306506
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Advanced Driver-Assistance Systems (ADAS) have successfully integrated learning-based techniques into vehicle perception and decision-making. However, their application in 3D lane detection for effective driving environment perception is hindered by the lack of comprehensive LiDAR datasets. The sparse nature of LiDAR point cloud data prevents an efficient manual annotation process. To solve this problem, we present LiSV-3DLane, a large-scale 3D lane dataset that comprises 20k frames of surround-view LiDAR point clouds with enriched semantic annotation. Unlike existing datasets confined to a frontal perspective, LiSV-3DLane provides a full 360-degree spatial panorama around the ego vehicle, capturing complex lane patterns in both urban and highway environments. We leverage the geometric traits of lane lines and the intrinsic spatial attributes of LiDAR data to design a simple yet effective automatic annotation pipeline for generating finer lane labels. To propel future research, we propose a novel LiDAR-based 3D lane detection model, LiLaDet, incorporating the spatial geometry learning of the LiDAR point cloud into Bird's Eye View (BEV) based lane identification. Experimental results indicate that LiLaDet outperforms existing camera- and LiDAR-based approaches in the 3D lane detection task on the K-Lane dataset and our LiSV-3DLane.
Abstract（参考訳）: Advanced Driver-Assistance Systems (ADAS)は、車両の認識と意思決定に学習ベースの技術を統合することに成功した。しかし, 効率的な運転環境認識のための3次元車線検出への応用は, 包括的LiDARデータセットの欠如によって妨げられる。 LiDARポイントクラウドデータのスパースな性質は、効率的な手動アノテーションプロセスを防ぐ。そこで本研究では,20kフレームの周辺視LiDAR点雲からなる大規模3次元レーン・データセットLiSV-3DLaneを提案する。前景に限定された既存のデータセットとは異なり、LiSV-3DLaneはエゴ車の周りに360度の空間パノラマを提供し、都市と高速道路の両方で複雑な車線パターンを捉えている。我々は、レーンラインの幾何学的特性とLiDARデータ固有の空間特性を利用して、より微細なレーンラベルを生成するためのシンプルで効果的な自動アノテーションパイプラインを設計する。本研究では,LiDARを用いた新しい3次元車線検出モデルLiLaDetを提案し,LiDAR点雲の空間幾何学的学習をBird's Eye View (BEV) に基づく車線識別に取り入れた。実験の結果,K-LaneデータセットとLiSV-3DLaneの3次元車線検出タスクにおいて,LiLaDetは既存のカメラおよびLiDARベースのアプローチよりも優れていた。

関連論文リスト

Multi-Modal Data-Efficient 3D Scene Understanding for Autonomous Driving [58.16024314532443]
我々は、異なるLiDARスキャンからレーザービーム操作を統合するフレームワークであるLaserMix++を導入し、データ効率の学習を支援するためにLiDAR-カメラ対応を組み込んだ。結果は、LaserMix++が完全に教師付き代替よりも優れており、5倍のアノテーションで同等の精度を実現していることを示している。この大幅な進歩は、LiDARベースの3Dシーン理解システムにおける広範囲なラベル付きデータへの依存を減らすための半教師付きアプローチの可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-08T17:59:53Z)
3D Object Detection and High-Resolution Traffic Parameters Extraction Using Low-Resolution LiDAR Data [14.142956899468922]
本研究では,複数のLiDARシステムの必要性を緩和し,無駄な3Dアノテーションプロセスを簡単にする,革新的なフレームワークを提案する。 2次元境界箱検出と抽出された高さ情報を用いて,人間の介入なしに3次元境界箱を自動的に生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (2024-01-13T01:22:20Z)
UltraLiDAR: Learning Compact Representations for LiDAR Completion and Generation [51.443788294845845]
我々は、シーンレベルのLiDAR補完、LiDAR生成、LiDAR操作のためのデータ駆動フレームワークであるUltraLiDARを提案する。スパース点雲の表現を高密度点雲の表現に合わせることで、スパース点雲を密度化できることが示される。個別のコードブック上で事前学習を行うことで、多種多様な現実的なLiDARポイントクラウドを自動走行のために生成できます。
論文参考訳（メタデータ） (2023-11-02T17:57:03Z)
LiDAR View Synthesis for Robust Vehicle Navigation Without Expert Labels [50.40632021583213]
我々は、危険な位置で物理的に運転することなく、新しい視点からLiDAR点雲を合成することを提案する。我々は、LiDARスキャンを入力とし、将来の軌跡を出力として予測するディープラーニングモデルを訓練する。次に、この予測軌道にウェイポイントコントローラを適用して、エゴ車両のスロットルおよびステアリングラベルを決定する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-08-02T20:46:43Z)
NeRF-LiDAR: Generating Realistic LiDAR Point Clouds with Neural Radiance Fields [20.887421720818892]
実世界の情報を利用してリアルなLIDAR点雲を生成する新しいLiDARシミュレーション手法であるNeRF-LIDARを提案する。我々は,生成したLiDAR点雲上で異なる3次元セグメンテーションモデルをトレーニングすることにより,NeRF-LiDARの有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-04-28T12:41:28Z)
BEV-MAE: Bird's Eye View Masked Autoencoders for Point Cloud Pre-training in Autonomous Driving Scenarios [51.285561119993105]
自律運転におけるLiDARに基づく3Dオブジェクト検出のための,効率的なマスク付きオートエンコーダ事前学習フレームワークであるBEV-MAEを提案する。具体的には、3Dエンコーダ学習特徴表現を導くために,鳥の目視(BEV)誘導マスキング戦略を提案する。学習可能なポイントトークンを導入し、3Dエンコーダの一貫性のある受容的フィールドサイズを維持する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-12-12T08:15:03Z)
Efficient Spatial-Temporal Information Fusion for LiDAR-Based 3D Moving Object Segmentation [23.666607237164186]
本稿では,LiDAR-MOSの性能向上のために,空間時空間情報とLiDARスキャンの異なる表現モダリティを併用した新しいディープニューラルネットワークを提案する。具体的には、まず、空間情報と時間情報とを別々に扱うために、レンジ画像に基づくデュアルブランチ構造を用いる。また、3次元スパース畳み込みによるポイントリファインメントモジュールを使用して、LiDAR範囲の画像とポイントクラウド表現の両方からの情報を融合する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-07-05T17:59:17Z)
PillarGrid: Deep Learning-based Cooperative Perception for 3D Object Detection from Onboard-Roadside LiDAR [15.195933965761645]
我々は,複数の3次元LiDARからの情報を融合した新しい協調認識手法であるtextitPillarGridを提案する。 PillarGrid は,1) 点雲の協調前処理,2) 軸方向のボキセル化と特徴抽出,3) 複数のセンサからの特徴のグリッド方向の深層融合,4) 畳み込みニューラルネットワーク(CNN) に基づく3Dオブジェクト検出である。広汎な実験により、PillarGridはSOTA単一LiDARに基づく3Dオブジェクト検出法よりも精度と範囲を大きなマージンで上回ることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (2022-03-12T02:28:41Z)
Cirrus: A Long-range Bi-pattern LiDAR Dataset [35.87501129332217]
我々は、自律運転タスクのための新しい長距離二パターンLiDARパブリックデータセットであるCirrusを紹介する。我々のプラットフォームには高解像度ビデオカメラと250メートルの有効範囲のLiDARセンサーが装備されている。 Cirrusでは、8つのカテゴリのオブジェクトが、有効範囲全体のLiDAR点雲に完全に注釈付けされている。
論文参考訳（メタデータ） (2020-12-05T03:18:31Z)
SelfVoxeLO: Self-supervised LiDAR Odometry with Voxel-based Deep Neural Networks [81.64530401885476]
本稿では,これら2つの課題に対処するために,自己教師型LiDARオドメトリー法(SelfVoxeLO)を提案する。具体的には、生のLiDARデータを直接処理する3D畳み込みネットワークを提案し、3D幾何パターンをよりよく符号化する特徴を抽出する。我々は,KITTIとApollo-SouthBayという2つの大規模データセット上での手法の性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-10-19T09:23:39Z)
LIBRE: The Multiple 3D LiDAR Dataset [54.25307983677663]
We present LIBRE: LiDAR Benchmarking and Reference, a first-of-in-kind dataset with 10 different LiDAR sensor。 LIBREは、現在利用可能なLiDARを公平に比較するための手段を提供するために、研究コミュニティに貢献する。また、既存の自動運転車やロボティクス関連のソフトウェアの改善も促進する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-03-13T06:17:39Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。