論文の概要: Study on Real-Time Road Surface Reconstruction Using Stereo Vision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.18112v1
• Date: Fri, 25 Apr 2025 06:30:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:53.665527
• Title: Study on Real-Time Road Surface Reconstruction Using Stereo Vision
• Title（参考訳）: ステレオビジョンを用いた道路表面のリアルタイム再構築に関する研究
• Authors: Deepak Ghimire, Byoungjun Kim, Donghoon Kim, SungHwan Jeong,
• Abstract要約: 道路表面の再構築は自律走行において重要な役割を担い、安全でスムーズなナビゲーションに不可欠な情報を提供する。 本稿では,効率と精度の両方を最適化することにより,エッジデバイス上でのリアルタイム推論のためのRoadBEVフレームワークを強化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.22499166814992444
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Road surface reconstruction plays a crucial role in autonomous driving, providing essential information for safe and smooth navigation. This paper enhances the RoadBEV [1] framework for real-time inference on edge devices by optimizing both efficiency and accuracy. To achieve this, we proposed to apply Isomorphic Global Structured Pruning to the stereo feature extraction backbone, reducing network complexity while maintaining performance. Additionally, the head network is redesigned with an optimized hourglass structure, dynamic attention heads, reduced feature channels, mixed precision inference, and efficient probability volume computation. Our approach improves inference speed while achieving lower reconstruction error, making it well-suited for real-time road surface reconstruction in autonomous driving.
• Abstract（参考訳）: 道路表面の再構築は自律走行において重要な役割を担い、安全でスムーズなナビゲーションに不可欠な情報を提供する。 本稿では,効率と精度の両方を最適化することにより,エッジデバイス上でのリアルタイム推論のための RoadBEV [1] フレームワークを改良する。 これを実現するため,ステレオ特徴抽出バックボーンに等方的グローバル構造解析を適用し,性能を維持しながらネットワークの複雑さを低減することを提案した。 さらに、ヘッドネットワークは最適化された時間ガラス構造、ダイナミックアテンションヘッド、特徴チャネルの削減、混合精度推論、効率的な確率体積計算によって再設計される。 提案手法は, 自動走行における道路面のリアルタイム復元に適しており, 予測速度を向上し, 再建誤差の低減を図っている。

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