自律運転のための道路上の未知物体のマルチモーダル検出【JST・京大機械翻訳】

Bogdoll Daniel; Eisen Enrico; Nitsche Maximilian; Scheib Christin; Zollner J. Marius

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202209166895635 整理番号：22P0342603

自律運転のための道路上の未知物体のマルチモーダル検出【JST・京大機械翻訳】

Multimodal Detection of Unknown Objects on Roads for Autonomous Driving

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発行年： 2022年05月03日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年07月22日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

昨年にわたる深い学習における治療の進歩は,著者らの道路上の自律車両による将来に向けて導く。それにもかかわらず,それらの知覚システムの性能は,利用訓練データの品質に強く依存している。これらは通常,すべてのオブジェクトクラスの部分をカバーするので,自律駆動システムが直面するので,そのようなシステムは,予想外の取扱いで strる。公共道路上で安全に運用するためには,未知クラスからのオブジェクトの同定は重要なタスクである。本論文では,未知のオブジェクトを検出する新しいパイプラインを提案した。単一センサモダリティに焦点を合わせる代わりに,著者らは,逐次法において最先端の検出モデルを結合することによって,ライダーとカメラデータを利用した。このアプローチをWaymo Open Perceptionデータセットで評価し,異常検出における現在の研究ギャップを指摘した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , 【Automatic Indexing@JST】

図形・画像処理一般 , 運転者 , パターン認識 , 人工知能

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