論文の概要: Event-Aided Time-to-Collision Estimation for Autonomous Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.07324v2
• Date: Tue, 16 Jul 2024 06:14:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-17 13:24:18.217729
• Title: Event-Aided Time-to-Collision Estimation for Autonomous Driving
• Title（参考訳）: イベント支援による自律走行の時間対衝突推定
• Authors: Jinghang Li, Bangyan Liao, Xiuyuan LU, Peidong Liu, Shaojie Shen, Yi Zhou,
• Abstract要約: ニューロモルフィックなイベントベースカメラを用いて衝突時刻を推定する新しい手法を提案する。 提案アルゴリズムは, 事象データに適合する幾何モデルに対して, 効率的かつ高精度な2段階のアプローチで構成する。 合成データと実データの両方の実験により,提案手法の有効性が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.13397992839372
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Predicting a potential collision with leading vehicles is an essential functionality of any autonomous/assisted driving system. One bottleneck of existing vision-based solutions is that their updating rate is limited to the frame rate of standard cameras used. In this paper, we present a novel method that estimates the time to collision using a neuromorphic event-based camera, a biologically inspired visual sensor that can sense at exactly the same rate as scene dynamics. The core of the proposed algorithm consists of a two-step approach for efficient and accurate geometric model fitting on event data in a coarse-to-fine manner. The first step is a robust linear solver based on a novel geometric measurement that overcomes the partial observability of event-based normal flow. The second step further refines the resulting model via a spatio-temporal registration process formulated as a nonlinear optimization problem. Experiments on both synthetic and real data demonstrate the effectiveness of the proposed method, outperforming other alternative methods in terms of efficiency and accuracy.
• Abstract（参考訳）: 先導車との潜在的な衝突を予測することは、自律/アシスト運転システムにとって不可欠な機能である。 既存のビジョンベースのソリューションのボトルネックのひとつは、更新レートが標準カメラのフレームレートに制限されていることだ。 本稿では,生体に触発された視覚センサであるニューロモルフィック・イベントベースカメラを用いて衝突時刻を推定する手法を提案する。 提案アルゴリズムの中核は、粗大な方法でイベントデータに適合する効率的かつ正確な幾何モデルに対する2段階のアプローチである。 最初のステップは、イベントベース正規流の部分的観測可能性を克服する新しい幾何学的計測に基づいて、堅牢な線形解法である。 第2のステップでは、非線形最適化問題として定式化された時空間登録プロセスを通じて、結果のモデルをさらに洗練する。 合成データと実データの両方の実験により提案手法の有効性が示され、効率と精度の点で他の方法よりも優れていた。

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