論文の概要: Uncertainty-aware Semantic Mapping in Off-road Environments with Dempster-Shafer Theory of Evidence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.06265v1
• Date: Fri, 10 May 2024 06:32:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-13 16:27:43.257996
• Title: Uncertainty-aware Semantic Mapping in Off-road Environments with Dempster-Shafer Theory of Evidence
• Title（参考訳）: デンプスター・シェーファーエビデンス理論を用いたオフロード環境における不確実性を考慮したセマンティックマッピング
• Authors: Junyoung Kim, Junwon Seo,
• Abstract要約: 本稿では,DST(Dempster-Shafer Theory of Evidence)の明確な推論をマッピングパイプライン全体に組み込む,明確な意味マッピングフレームワークを提案する。 この枠組みは不確実性マップの信頼性を高め、知覚的不確実性の高いシーンにおいて既存の手法を一貫して上回っていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.83420384410068
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Semantic mapping with Bayesian Kernel Inference (BKI) has shown promise in providing a richer understanding of environments by effectively leveraging local spatial information. However, existing methods face challenges in constructing accurate semantic maps or reliable uncertainty maps in perceptually challenging environments due to unreliable semantic predictions. To address this issue, we propose an evidential semantic mapping framework, which integrates the evidential reasoning of Dempster-Shafer Theory of Evidence (DST) into the entire mapping pipeline by adopting Evidential Deep Learning (EDL) and Dempster's rule of combination. Additionally, the extended belief is devised to incorporate local spatial information based on their uncertainty during the mapping process. Comprehensive experiments across various off-road datasets demonstrate that our framework enhances the reliability of uncertainty maps, consistently outperforming existing methods in scenes with high perceptual uncertainties while showing semantic accuracy comparable to the best-performing semantic mapping techniques.
• Abstract（参考訳）: Bayesian Kernel Inference (BKI) を用いたセマンティックマッピングは,局所的な空間情報を効果的に活用することで,環境のより豊かな理解を提供することを約束している。 しかし、既存の手法では、信頼できない意味予測のため、知覚的に困難な環境で正確な意味地図や確実な不確実性マップを構築する際に困難に直面している。 この問題に対処するために,Dempster-Shafer Theory of Evidence (DST) の明確な推論を,Evidential Deep Learning (EDL) とDempster's Rule of combinationを併用することで,全体のマッピングパイプラインに統合する,明確な意味マッピングフレームワークを提案する。 さらに,地図作成過程において,その不確実性に基づいて局所的な空間情報を組み込むことが目的である。 様々なオフロードデータセットを対象とした総合的な実験により、我々のフレームワークは不確実性マップの信頼性を高め、高い知覚的不確実性のあるシーンにおいて既存の手法を一貫して上回り、セマンティック・マッピング技術に匹敵するセマンティック・精度を示す。

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