Fugu-MT 論文翻訳(概要): TEDNet: Twin Encoder Decoder Neural Network for 2D Camera and LiDAR Road Detection

論文の概要: TEDNet: Twin Encoder Decoder Neural Network for 2D Camera and LiDAR Road Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.08429v1
Date: Tue, 14 May 2024 08:45:34 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-15 14:48:16.139310
Title: TEDNet: Twin Encoder Decoder Neural Network for 2D Camera and LiDAR Road Detection
Title（参考訳）: TEDNet: 2次元カメラとLiDAR道路検出のためのツインエンコーダデコーダニューラルネットワーク
Authors: Martín Bayón-Gutiérrez, María Teresa García-Ordás, Héctor Alaiz Moretón, Jose Aveleira-Mata, Sergio Rubio Martín, José Alberto Benítez-Andrades,
Abstract要約: 道路面の正確な推定のために,新しい畳み込みニューラルネットワークモデルを提案する。我々のモデルは、独立カメラとLiDAR機能抽出にTwin-Decoder Neural Network(TEDNet)を用いている。このモデルでは、カメラとLiDARデータのバードアイビュー投影を用いて、各ピクセルが路面に属するか否かのセマンティックセグメンテーションを行う。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8038082486377114
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: Robust road surface estimation is required for autonomous ground vehicles to navigate safely. Despite it becoming one of the main targets for autonomous mobility researchers in recent years, it is still an open problem in which cameras and LiDAR sensors have demonstrated to be adequate to predict the position, size and shape of the road a vehicle is driving on in different environments. In this work, a novel Convolutional Neural Network model is proposed for the accurate estimation of the roadway surface. Furthermore, an ablation study has been conducted to investigate how different encoding strategies affect model performance, testing 6 slightly different neural network architectures. Our model is based on the use of a Twin Encoder-Decoder Neural Network (TEDNet) for independent camera and LiDAR feature extraction, and has been trained and evaluated on the Kitti-Road dataset. Bird's Eye View projections of the camera and LiDAR data are used in this model to perform semantic segmentation on whether each pixel belongs to the road surface. The proposed method performs among other state-of-the-art methods and operates at the same frame-rate as the LiDAR and cameras, so it is adequate for its use in real-time applications.
Abstract（参考訳）: 自動運転車が安全に走行するには、ロバストな路面推定が必要である。近年、自動運転の研究者の標的となっているが、カメラとLiDARセンサーが、異なる環境で車両が運転している道路の位置、大きさ、形状を予測するのに十分なことを証明していることは、まだ未解決の問題である。本研究では,道路面の正確な推定のために,新しい畳み込みニューラルネットワークモデルを提案する。さらに、異なるエンコーディング戦略がモデル性能にどのように影響するかを調べるためのアブレーション研究が行われ、わずかに異なる6つのニューラルネットワークアーキテクチャをテストする。我々のモデルは、独立カメラとLiDAR特徴抽出にTwin Encoder-Decoder Neural Network(TEDNet)を使用しており、Kitti-Roadデータセットに基づいて訓練および評価されている。このモデルでは、カメラとLiDARデータのバードアイビュー投影を用いて、各ピクセルが路面に属するか否かのセマンティックセグメンテーションを行う。提案手法は,LiDARやカメラと同じフレームレートで動作し,リアルタイムアプリケーションでの利用に適している。

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