論文の概要: Mind the Hitch: Dynamic Calibration and Articulated Perception for Autonomous Trucks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.23711v1
- Date: Tue, 24 Mar 2026 20:55:16 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-26 21:06:11.023084
- Title: Mind the Hitch: Dynamic Calibration and Articulated Perception for Autonomous Trucks
- Title（参考訳）: Mind the Hitch: 自律トラックの動的校正とArticulated Perception
- Abstract要約: dCAPは、トラクタとトレーラーカメラの間の6自由度(自由度)の相対的なポーズを継続的に推定するビジョンベースのフレームワークである。
BEVFormerと統合されたdCAPは、静的キャリブレーションを動的に予測外在物に置き換えることで、3Dオブジェクトの検出を改善する。
実験では、自律トラックにおける静的キャリブレーションの限界に対処しながら、dCAPが安定かつ正確な知覚を達成することを示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.0536813329377
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Autonomous trucking poses unique challenges due to articulated tractor-trailer geometry, and time-varying sensor poses caused by the fifth-wheel joint and trailer flex. Existing perception and calibration methods assume static baselines or rely on high-parallax and texture-rich scenes, limiting their reliability under real-world settings. We propose dCAP (dynamic Calibration and Articulated Perception), a vision-based framework that continuously estimates the 6-DoF (degree of freedom) relative pose between tractor and trailer cameras. dCAP employs a transformer with cross-view and temporal attention to robustly aggregate spatial cues while maintaining temporal consistency, enabling accurate perception under rapid articulation and occlusion. Integrated with BEVFormer, dCAP improves 3D object detection by replacing static calibration with dynamically predicted extrinsics. To facilitate evaluation, we introduce STT4AT, a CARLA-based benchmark simulating semi-trailer trucks with synchronized multi-sensor suites and time-varying inter-rig geometry across diverse environments. Experiments demonstrate that dCAP achieves stable, accurate perception while addressing the limitations of static calibration in autonomous trucking. The dataset, development kit, and source code will be publicly released.
- Abstract（参考訳）: 自動トラックはトラクタ・トレーラーの形状と、第5車輪の関節とトレーラーの屈曲によって引き起こされる時間変化センサーのポーズによって、独特な課題を生んでいる。
既存の知覚と校正法は静的なベースラインを前提とするか、高パララックスとテクスチャに富んだシーンに依存し、現実の環境での信頼性を制限している。
トラクタとトレーラーカメラ間の6自由度(自由度)相対的なポーズを連続的に推定する視覚ベースのフレームワークであるdCAP(dynamic Calibration and Articulated Perception)を提案する。
dCAPは、時間的一貫性を維持しながら空間的手がかりを頑健に集約し、迅速な調音と閉塞の下で正確な知覚を可能にする。
BEVFormerと統合されたdCAPは、静的キャリブレーションを動的に予測外在物に置き換えることで、3Dオブジェクトの検出を改善する。
評価を容易にするため,CARLAをベースとしたセミトレーラトラックを模擬したベンチマークであるSTT4ATを導入する。
実験では、自律トラックにおける静的キャリブレーションの限界に対処しながら、dCAPが安定かつ正確な知覚を達成することを示した。
データセット、開発キット、ソースコードが公開される。
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