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J-GLOBAL ID：202102271832858488   整理番号：21A0270807

自律運転のためのCameraベースオブジェクト検出アルゴリズムのシミュレーションから現実へのギャップを測定するための試験方法【JST・京大機械翻訳】

Test Method for Measuring the Simulation-to-Reality Gap of Camera-based Object Detection Algorithms for Autonomous Driving

著者 (6件)： Reway Fabio (Center of Automotive Research on Integrated Safety Systems and Measurement Area (CARISSMA), Technische Hochschule Ingolstadt,Germany) ,  Hoffmann Abdul (Pederal University of Parana (UFPR),Brazil) ,  Wachtel Diogo (Center of Automotive Research on Integrated Safety Systems and Measurement Area (CARISSMA), Technische Hochschule Ingolstadt,Germany) ,  Huber Werner (Center of Automotive Research on Integrated Safety Systems and Measurement Area (CARISSMA), Technische Hochschule Ingolstadt,Germany) ,  Knoll Alois (Technical University of Munich,Germany) ,  Ribeiro Eduardo (Pederal University of Parana (UFPR),Brazil)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： IV  ページ： 1249-1256  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： 自動運転の検証は,安全インユースが保証されるように実行するために,テストドライブの10億キロメートルを必要とする。公共道路における現場試験で得られたデータの利用のみを,例えば,環境条件以上の可制御性の欠如により検証することは困難であった。したがって,自動車産業は,制御条件または環境シミュレーションソフトウェアの下で,証明地上で実行される試験駆動に依存する。第一は現実的であるが,時間と努力に関して費用がかかる。後者は高いレベルの再現性を提供するが,デリバリされた試験結果がいかに有効であるかはまだ不明である。本論文では,シミュレーション-現実ギャップを測定するための試験法を提案した。この目的のために,試験シナリオを定義して,2つの環境シミュレーションソフトウェアで再現して,証明した。日,夜,霧および雨の4つの異なる環境条件を考慮した。実および模擬試験駆動のビデオデータを記録し,自動駆動のための直列生産マルチクラスオブジェクト検出アルゴリズムに供給した。性能計量を実および仮想領域にわたって計算した。最後に,テスト結果を比較し,物体検出に関するシミュレーション-現実ギャップを測定した。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： *シミュレーション ,  可制御性 ,  自動運転 ,  道路 ,  自動車工業 ,  再現性 ,  現場試験
準シソーラス用語： 自律性 ,  *試験方法 ,  環境条件 ,  物体検出 ,  映像データ ,  *検出アルゴリズム ,  シミュレーションソフトウェア , 【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 (7件)： 自律 ,  オブジェクト検出 ,  アルゴリズム ,  シミュレーション ,  現実 ,  ギャップ ,  試験方法