論文の概要: A Practical Large-Scale Roadside Multi-View Multi-Sensor Spatial Synchronization Framework for Intelligent Transportation Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.04231v1
• Date: Sat, 4 Nov 2023 11:43:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-09 18:18:46.901978
• Title: A Practical Large-Scale Roadside Multi-View Multi-Sensor Spatial Synchronization Framework for Intelligent Transportation Systems
• Title（参考訳）: インテリジェント交通システムのための大規模道路サイドマルチビューマルチセンサ空間同期フレームワーク
• Authors: Yong Li, Zhiguo Zhao, Yunli Chen, Rui Tian
• Abstract要約: カスケード空間変換(CST)を用いた現在の手法は、大規模な展開において累積誤差につながることが多い。 本研究では,大規模・多視点・マルチセンサシナリオを対象とした並列空間変換(PST)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）: 8.359600566062236
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Spatial synchronization in roadside scenarios is essential for integrating data from multiple sensors at different locations. Current methods using cascading spatial transformation (CST) often lead to cumulative errors in large-scale deployments. Manual camera calibration is insufficient and requires extensive manual work, and existing methods are limited to controlled or single-view scenarios. To address these challenges, our research introduces a parallel spatial transformation (PST)-based framework for large-scale, multi-view, multi-sensor scenarios. PST parallelizes sensor coordinate system transformation, reducing cumulative errors. We incorporate deep learning for precise roadside monocular global localization, reducing manual work. Additionally, we use geolocation cues and an optimization algorithm for improved synchronization accuracy. Our framework has been tested in real-world scenarios, outperforming CST-based methods. It significantly enhances large-scale roadside multi-perspective, multi-sensor spatial synchronization, reducing deployment costs.
• Abstract（参考訳）: 道路側シナリオにおける空間同期は、異なる場所で複数のセンサーからのデータを統合するために不可欠である。 カスケード空間変換(CST)を用いた現在の手法は、大規模な展開において累積誤差につながることが多い。 手動カメラのキャリブレーションは不十分で、広範囲の手動作業が必要であり、既存の方法は制御されたシナリオや単視点シナリオに限定されている。 これらの課題に対処するため,本研究では,大規模マルチビューマルチセンサシナリオのための並列空間変換(pst)ベースのフレームワークを提案する。 PSTはセンサ座標系変換を並列化し、累積誤差を低減する。 深層学習を道路側単眼のグローバルローカライゼーションに応用し,手作業の削減を図る。 さらに,同期精度を向上させるために,位置情報と最適化アルゴリズムを用いる。 我々のフレームワークは実世界のシナリオでテストされ、CSTベースの手法よりも優れています。 大規模道路側におけるマルチパースペクティブ・マルチセンサ空間同期を著しく向上させ、デプロイメントコストを低減させる。

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