論文の概要: A Survey on Occupancy Perception for Autonomous Driving: The Information Fusion Perspective
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.05173v3
- Date: Sun, 21 Jul 2024 12:01:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-24 01:41:25.058656
- Title: A Survey on Occupancy Perception for Autonomous Driving: The Information Fusion Perspective
- Title（参考訳）: 自動運転の職業認知に関する調査研究:情報融合の視点から
- Authors: Huaiyuan Xu, Junliang Chen, Shiyu Meng, Yi Wang, Lap-Pui Chau,
- Abstract要約: 3D占有感技術は、自動運転車の密集した3D環境を観察し理解することを目的としている。
従来の鳥眼視(BEV)と同様に、3D占有感は多ソース入力の性質と情報融合の必要性を持っている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.798308029074786
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: 3D occupancy perception technology aims to observe and understand dense 3D environments for autonomous vehicles. Owing to its comprehensive perception capability, this technology is emerging as a trend in autonomous driving perception systems, and is attracting significant attention from both industry and academia. Similar to traditional bird's-eye view (BEV) perception, 3D occupancy perception has the nature of multi-source input and the necessity for information fusion. However, the difference is that it captures vertical structures that are ignored by 2D BEV. In this survey, we review the most recent works on 3D occupancy perception, and provide in-depth analyses of methodologies with various input modalities. Specifically, we summarize general network pipelines, highlight information fusion techniques, and discuss effective network training. We evaluate and analyze the occupancy perception performance of the state-of-the-art on the most popular datasets. Furthermore, challenges and future research directions are discussed. We hope this paper will inspire the community and encourage more research work on 3D occupancy perception. A comprehensive list of studies in this survey is publicly available in an active repository that continuously collects the latest work: https://github.com/HuaiyuanXu/3D-Occupancy-Perception.
- Abstract（参考訳）: 3D占有感技術は、自動運転車の密集した3D環境を観察し理解することを目的としている。
包括的な認識能力のため、この技術は自律運転認識システムのトレンドとして現れており、産業と学術の両方から大きな注目を集めている。
従来の鳥眼視(BEV)と同様に、3D占有感は多ソース入力の性質と情報融合の必要性を持っている。
しかし、違いは2次元のBEVによって無視される垂直構造を捉えることである。
本稿では,3次元占有感に関する最近の研究を概観し,様々な入力モダリティを持つ方法論の詳細な分析を行う。
具体的には、一般的なネットワークパイプラインを要約し、情報融合技術を強調し、効果的なネットワークトレーニングについて議論する。
我々は,最もポピュラーなデータセット上での最先端技術の占有感性能を評価し,分析する。
さらに,課題と今後の研究方向性についても論じる。
この論文がコミュニティを刺激し、3D占有感のさらなる研究を促進することを願っている。
この調査の包括的な研究リストは、最新の成果を継続的に収集するアクティブリポジトリで公開されている。
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