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J-GLOBAL ID：202002230408504172   整理番号：20A0749991

自律走行車のためのオープンマルチセンサフュージョンツールボックス

An Open Multi-Sensor Fusion Toolbox for Autonomous Vehicles

著者 (4件)： MONRROY CANO Abraham (Graduate School of Information Science, Nagoya University) ,  TAKEUCHI Eijiro (Graduate School of Information Science, Nagoya University) ,  KATO Shinpei (Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo) ,  EDAHIRO Masato (Graduate School of Information Science, Nagoya University)
資料名： IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences (Web)  (IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences (Web))
巻： E103.A  号： 1  ページ： 252-264(J-STAGE)  発行年： 2020年 
JST資料番号： U0466A  ISSN： 1745-1337  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 自律走行車用の正確で使いやすいマルチセンサフュージョンツールボックスを示した。これは,「ターゲットのない」マルチLiDAR(光検出と測距)とカメラ-LiDAR較正,センサフュージョン,および高速で正確なポイントクラウド地上分類器を含んでいる。筆者らのキャリブレーション法は複雑な設定手順を必要とせず,一度センサをキャリブレーションすると,フレームワークは複数のポイントクラウドとカメラの融合を緩和する。さらに,CPU上で動作するオリジナルの実時間地上障害物分類器を提示し,任意のタイプと数のLiDARsで使用するように設計した。KITTIデータセットでの評価結果は,著者らのキャリブレーション方法がベンチマークにおける他の最先端の競争相手と同等の精度を有することを確認した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *自動車 ,  *センサフュージョン ,  ソフトウェア ,  *応用プログラム ,  キャリブレーション ,  コンピュータ ,  データ ,  LIDAR
準シソーラス用語： レーザレーダ ,  *自律走行車 ,  *マルチセンサフュージョン ,  オープンソフトウエア ,  *ツールボックス ,  分類機 ,  ポイントクラウドデータ

著者キーワード (6件)： ライダ ,  カメラ ,  センサ融合 ,  キャリブレーション ,  自律運転 ,  地上検出

分類 (1件)： リモートセンシング一般  (AD04000L)

引用文献 (31件)：

• [1] D.J. Fagnant and K. Kockelman, “Preparing a nation for autonomous vehicles: Opportunities, barriers and policy recommendations,” Transportation Research Part A: Policy and Practice, vol.77, pp.167-181, 2015. 10.1016/j.tra.2015.04.003
• [2] U. Ozguner, C. Stiller, and K. Redmill, “Systems for safety and autonomous behavior in cars: The DARPA grand challenge experience,” Proc. IEEE, vol.95, no.2, pp.397-412, 2007. 10.1109/jproc.2006.888394
• [3] A. Petrovskaya and S. Thrun, “Model based vehicle tracking for autonomous driving in urban environments,” Proc. Robotics: Science and Systems IV, Zurich, Switzerland, vol.34, 2008. 10.15607/rss.2008.iv.023
• [4] J. Ku, M. Mozifian, J. Lee, A. Harakeh, and S. Waslander, “Joint 3D proposal generation and object detection from view aggregation,” arXiv preprint arXiv:1712.02294, 2017.
• [5] M. Simon, S. Milz, K. Amende, and H.M. Gross, “Complex-YOLO: Real-time 3D object detection on point clouds,” arXiv preprint arXiv:1803.06199, 2018.

タイトルに関連する用語 (1件)： 自律走行車