論文の概要: Applications of Computer Vision in Autonomous Vehicles: Methods,
Challenges and Future Directions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.09093v2
- Date: Thu, 16 Nov 2023 04:12:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-17 11:24:53.863106
- Title: Applications of Computer Vision in Autonomous Vehicles: Methods,
Challenges and Future Directions
- Title（参考訳）: 自律走行車におけるコンピュータビジョンの応用:手法,課題,今後の展開
- Authors: Xingshuai Dong and Massimiliano L. Cappuccio
- Abstract要約: 本稿では,過去10年間に出版されたコンピュータビジョンと自動運転に関する論文をレビューする。
特に、まず自律運転システムの開発について検討し、各国の主要自動車メーカーによって開発されたこれらのシステムを要約する。
そこで, 深度推定, 物体検出, 車線検出, 信号認識など, 自律運転におけるコンピュータビジョン応用の概要を概観する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1818269491041153
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Autonomous vehicle refers to a vehicle capable of perceiving its surrounding
environment and driving with little or no human driver input. The perception
system is a fundamental component which enables the autonomous vehicle to
collect data and extract relevant information from the environment to drive
safely. Benefit from the recent advances in computer vision, the perception
task can be achieved by using sensors, such as camera, LiDAR, radar, and
ultrasonic sensor. This paper reviews publications on computer vision and
autonomous driving that are published during the last ten years. In particular,
we first investigate the development of autonomous driving systems and
summarize these systems that are developed by the major automotive
manufacturers from different countries. Second, we investigate the sensors and
benchmark data sets that are commonly utilized for autonomous driving. Then, a
comprehensive overview of computer vision applications for autonomous driving
such as depth estimation, object detection, lane detection, and traffic sign
recognition are discussed. Additionally, we review public opinions and concerns
on autonomous vehicles. Based on the discussion, we analyze the current
technological challenges that autonomous vehicles meet with. Finally, we
present our insights and point out some promising directions for future
research. This paper will help the reader to understand autonomous vehicles
from the perspectives of academia and industry.
- Abstract（参考訳）: 自律走行車(autonomous vehicle)とは、周囲の環境を感知し、人間の運転者の入力をほとんどあるいは全く必要としない車両を指す。
知覚システムは、自律車両がデータを収集し、環境から関連する情報を抽出して安全に運転できるようにする基本的な構成要素である。
コンピュータビジョンの最近の進歩に特化して、カメラ、LiDAR、レーダー、超音波センサーなどのセンサーを使用することで、知覚タスクを実現することができる。
本稿では,過去10年間に出版されたコンピュータビジョンと自動運転に関する論文をレビューする。
特に、まず自律運転システムの開発について検討し、各国の主要自動車メーカーによって開発されたこれらのシステムを要約する。
次に,自律運転によく利用されるセンサとベンチマークデータセットについて検討する。
次に, 深度推定, 物体検出, 車線検出, 交通信号認識などの自律運転におけるコンピュータビジョン応用の概要について述べる。
さらに、自動運転車に関する世論や懸念についても検討する。
この議論に基づいて、自動運転車が直面する現在の技術的課題を分析する。
最後に、我々の洞察を示し、今後の研究に有望な方向性を指摘する。
本論文は,学術・産業の観点から,自動運転車の理解を支援するものである。
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