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J-GLOBAL ID：202102224888700996   整理番号：21A0672022

単眼CameraとLIDARを用いた自己駆動車のための動的物体追跡【JST・京大機械翻訳】

Dynamic Object Tracking for Self-Driving Cars Using Monocular Camera and LIDAR

著者 (5件)： Zhao Lin (Beijing Institute of Technology,Integrated Navigation and Intelligent Navigation laboratory, School of Automation,China) ,  Wang Meiling (Beijing Institute of Technology,Integrated Navigation and Intelligent Navigation laboratory, School of Automation,China) ,  Su Sheng (Beijing Institute of Technology,Integrated Navigation and Intelligent Navigation laboratory, School of Automation,China) ,  Liu Tong (Beijing Institute of Technology,Integrated Navigation and Intelligent Navigation laboratory, School of Automation,China) ,  Yang Yi (Beijing Institute of Technology,Integrated Navigation and Intelligent Navigation laboratory, School of Automation,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： IROS  ページ： 10865-10872  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 動的交通参加者(例えば,歩行者,自動車,および自転車運転者)の検出と追跡は,自律車両のための信頼できる意思決定と知的ナビゲーションにおいて重要な役割を果たす。しかし,ターゲットの急速な動きのために,画像ドメインで追跡を行うか,それらのパイプラインの一部で3D情報を呼び出すほとんどの現在のビジョンベースの追跡方法は,ターゲットが失われる後に追跡を回復する能力の欠如のような現実の限界を持っている。本研究では,そのような限界を克服し,結合する3D空間における動的物体追跡のための完全なシステムを提案した。(1)動的対象のための単眼カメラとLIDARに基づく3D位置追跡アルゴリズム;(2)カメラの視野においてターゲットが再出現するとき,追跡を復元する再追跡機構(RTM)。既存の方法と比較して,著者らの方法における各々のセンサーは,信頼性を保つためにその役割を実行でき,さらに,新規マルチモーダル融合モジュールを通してその機能を拡張することができた。実世界自己駆動環境において実験を行い,実時間性能に対して望ましい10Hz更新率を達成した。定量的および定性的解析は,このシステムが自己駆動車の動的物体追跡目的に対して信頼できることを示した。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： カメラ ,  意思決定 ,  自動車 ,  信頼性 ,  歩行者 ,  *単眼 ,  センサ ,  三次元 ,  *LIDAR
準シソーラス用語： *レーザレーダ ,  自律性 ,  単眼カメラ ,  *物体追跡 ,  三次元空間 ,  マルチモーダル融合 ,  追跡アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 単眼 ,  LIDAR ,  自己 ,  物体追跡