一种用于车辆感知 LiDAR 部署优化的新型感知熵度量
机器人学
2024-07-26 v1 信息论
math.IT
摘要
开发有效的评估度量对于准确快速地衡量 LiDAR 感知性能至关重要。一个主要问题是缺乏能够同时基于目标检测或点云数据生成快速准确评估的度量标准。本研究提出了一种基于车辆网格占用概率的新型 LiDAR 感知熵度量。该度量反映了点云分布对车辆检测性能的影响。基于此，我们还引入了一个 LiDAR 部署优化模型，该模型使用基于差分进化的粒子群优化算法求解。实验结果表明，所提出的 PE-VGOP 在评估 LiDAR 感知性能时与车辆检测真实值之间的相关性超过 0.98。此外，与基准部署相比，现场实验表明，所提出的优化模型显著提升了各种类型 LiDAR（包括 RS-16、RS-32 和 RS-80）的感知能力。值得注意的是，RS-32 LiDAR 的检测召回率提升了 25%。
引用
@article{arxiv.2407.17942,
title = {A Novel Perception Entropy Metric for Optimizing Vehicle Perception with LiDAR Deployment},
author = {Yongjiang He and Peng Cao and Zhongling Su and Xiaobo Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.17942},
year = {2024}
}