論文の概要: Toward a Low-Cost Perception System in Autonomous Vehicles: A Spectrum Learning Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.01940v1
• Date: Tue, 04 Feb 2025 02:20:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 14:56:42.265065
• Title: Toward a Low-Cost Perception System in Autonomous Vehicles: A Spectrum Learning Approach
• Title（参考訳）: 自律走行車における低コスト知覚システムに向けて:スペクトル学習アプローチ
• Authors: Mohammed Alsakabi, Aidan Erickson, John M. Dolan, Ozan K. Tonguz,
• Abstract要約: 本稿では,Bartlettの空間スペクトル推定手法に着想を得た新しい画素位置符号化アルゴリズムを提案する。 提案手法は,高分解能カメラ画像を利用してレーダ深度マップ生成モデルを訓練する。 提案手法は,一方向チャンファー距離(UCD)において,最先端技術(SOTA)を27.95%向上させることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.23732332126651
• License:
• Abstract: We present a cost-effective new approach for generating denser depth maps for Autonomous Driving (AD) and Autonomous Vehicles (AVs) by integrating the images obtained from deep neural network (DNN) 4D radar detectors with conventional camera RGB images. Our approach introduces a novel pixel positional encoding algorithm inspired by Bartlett's spatial spectrum estimation technique. This algorithm transforms both radar depth maps and RGB images into a unified pixel image subspace called the Spatial Spectrum, facilitating effective learning based on their similarities and differences. Our method effectively leverages high-resolution camera images to train radar depth map generative models, addressing the limitations of conventional radar detectors in complex vehicular environments, thus sharpening the radar output. We develop spectrum estimation algorithms tailored for radar depth maps and RGB images, a comprehensive training framework for data-driven generative models, and a camera-radar deployment scheme for AV operation. Our results demonstrate that our approach also outperforms the state-of-the-art (SOTA) by 27.95% in terms of Unidirectional Chamfer Distance (UCD).
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ディープニューラルネットワーク(DNN)4Dレーダ検出器から得られた画像と従来のカメラRGB画像を統合することで,自律走行(AD)および自律走行(AV)のためのより高密度な深度マップを生成するためのコスト効率のよい新しいアプローチを提案する。 本稿では,Bartlettの空間スペクトル推定法に着想を得た新しい画素位置符号化アルゴリズムを提案する。 このアルゴリズムは、レーダ深度マップとRGB画像の両方をSpatial Spectrumと呼ばれる統一されたピクセル画像サブスペースに変換する。 提案手法は,高分解能カメラ画像を利用してレーダ深度マップ生成モデルを訓練し,複雑な車両環境下での従来のレーダ検出器の限界に対処し,レーダ出力を鋭くする。 本研究では,レーダ深度マップやRGB画像に適したスペクトル推定アルゴリズム,データ駆動生成モデルのための総合的なトレーニングフレームワーク,AV運用のためのカメラレーダ配置方式を開発した。 提案手法は,一方向チャンファー距離(UCD)において,最先端技術(SOTA)を27.95%向上させることを示す。

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