論文の概要: Omnidirectional Depth-Aided Occupancy Prediction based on Cylindrical Voxel for Autonomous Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.01023v1
• Date: Wed, 26 Mar 2025 00:07:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-03 19:59:19.100366
• Title: Omnidirectional Depth-Aided Occupancy Prediction based on Cylindrical Voxel for Autonomous Driving
• Title（参考訳）: 円筒ボクセルを用いた全方向深度支援運転予測
• Authors: Chaofan Wu, Jiaheng Li, Jinghao Cao, Ming Li, Yongkang Feng, Jiayu Wu Shuwen Xu, Zihang Gao, Sidan Du, Yang Li,
• Abstract要約: 事前導入には全方位深度推定を用いる。 また、偏光座標に基づく円筒型ボクセル表現を導入し、パノラマカメラビューとの整合性を向上する。 実験の結果,Sketch- Networkは3次元知覚性能を著しく向上させることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.3709535266926025
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate 3D perception is essential for autonomous driving. Traditional methods often struggle with geometric ambiguity due to a lack of geometric prior. To address these challenges, we use omnidirectional depth estimation to introduce geometric prior. Based on the depth information, we propose a Sketch-Coloring framework OmniDepth-Occ. Additionally, our approach introduces a cylindrical voxel representation based on polar coordinate to better align with the radial nature of panoramic camera views. To address the lack of fisheye camera dataset in autonomous driving tasks, we also build a virtual scene dataset with six fisheye cameras, and the data volume has reached twice that of SemanticKITTI. Experimental results demonstrate that our Sketch-Coloring network significantly enhances 3D perception performance.
• Abstract（参考訳）: 正確な3D知覚は自動運転に不可欠である。 伝統的な手法は、幾何学的事前の欠如により、幾何学的曖昧さに苦しむことが多い。 これらの課題に対処するために、全方位深度推定を用いて幾何学的事前を導入する。 深度情報に基づき,Sketch-Coloring framework OmniDepth-Occを提案する。 さらに, 偏光座標に基づく円筒型ボクセル表現を導入し, パノラマカメラビューの放射特性とよく一致させる。 自律走行タスクにおける魚眼カメラデータセットの欠如に対処するため、6台の魚眼カメラを用いた仮想シーンデータセットを構築し、データボリュームはSemanticKITTIの2倍に達した。 実験の結果,Sketch-Coloringネットワークは3次元知覚性能を大幅に向上させることがわかった。

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