論文の概要: Occluded nuScenes: A Multi-Sensor Dataset for Evaluating Perception Robustness in Automated Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.18552v2
• Date: Thu, 23 Oct 2025 11:28:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-25 03:08:13.457103
• Title: Occluded nuScenes: A Multi-Sensor Dataset for Evaluating Perception Robustness in Automated Driving
• Title（参考訳）: Occluded nuScenes: 自動走行における知覚ロバスト性評価のためのマルチセンサデータセット
• Authors: Sanjay Kumar, Tim Brophy, Reenu Mohandas, Eoin Martino Grua, Ganesh Sistu, Valentina Donzella, Ciaran Eising,
• Abstract要約: Occluded nuScenesデータセットは、広く使用されているnuScenesベンチマークの新しい拡張である。 このリソースは、部分的なセンサ故障と環境干渉下での知覚モデルの一貫した再現可能な評価をサポートする。 我々は,自動運転におけるロバストなセンサフュージョン,レジリエンス解析,および安全クリティカルな認識に関する研究を進めることを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.60199848319746
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Robust perception in automated driving requires reliable performance under adverse conditions, where sensors may be affected by partial failures or environmental occlusions. Although existing autonomous driving datasets inherently contain sensor noise and environmental variability, very few enable controlled, parameterised, and reproducible degradations across multiple sensing modalities. This gap limits the ability to systematically evaluate how perception and fusion architectures perform under well-defined adverse conditions. To address this limitation, we introduce the Occluded nuScenes Dataset, a novel extension of the widely used nuScenes benchmark. For the camera modality, we release both the full and mini versions with four types of occlusions, two adapted from public implementations and two newly designed. For radar and LiDAR, we provide parameterised occlusion scripts that implement three types of degradations each, enabling flexible and repeatable generation of occluded data. This resource supports consistent, reproducible evaluation of perception models under partial sensor failures and environmental interference. By releasing the first multi-sensor occlusion dataset with controlled and reproducible degradations, we aim to advance research on robust sensor fusion, resilience analysis, and safety-critical perception in automated driving.
• Abstract（参考訳）: 自動走行におけるロバストな認識は、センサーが部分的な故障や環境閉塞の影響を受けうる悪条件下での信頼性の高い性能を必要とする。 既存の自律運転データセットには本来、センサノイズと環境変動性が含まれているが、制御され、パラメータ化され、再現可能な劣化を複数のセンシングモードで実現できるものはほとんどない。 このギャップは、適切に定義された悪条件下での知覚と融合アーキテクチャがどのように機能するかを体系的に評価する能力を制限する。 この制限に対処するために、広く使われているnuScenesベンチマークの新しい拡張であるOccluded nuScenes Datasetを紹介します。 カメラのモダリティのために、我々は4種類のオクルージョンを持つフルバージョンとミニバージョンの両方をリリースし、2つのパブリック実装と2つの新しい設計を行った。 レーダとLiDARでは、3種類の劣化をそれぞれ実装し、柔軟かつ反復可能な閉塞データ生成を可能にするパラメータ化オクルージョンスクリプトを提供する。 このリソースは、部分的なセンサ故障と環境干渉下での知覚モデルの一貫した再現可能な評価をサポートする。 制御および再現可能な劣化を伴う最初のマルチセンサ・オクルージョン・データセットをリリースすることにより、ロバスト・センサ・フュージョン、レジリエンス・アナリシス、自動走行における安全クリティカルな認識の研究を進めることを目指している。

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