面向杂乱环境的遮挡规避：紧密耦合的运动辅助检测
机器人学
2024-12-25 v1 信号处理
摘要
遮挡是导致检测失败的关键因素。本文提出一种运动辅助检测（MAD）方法，通过主动规划可执行路径，使机器人在potentially reduced occlusion（潜在减少遮挡）的新视角观察目标。在与现有MAD方法不同，可能在杂乱环境中失败，本文提出的框架在此类场景下具有鲁棒性，故称为杂乱环境遮挡规避（CROA）。CROA的核心在于通过凸-凹函数和对偶双层优化最小化遮挡概率，同时满足多面体基于的碰撞规避约束。系统实现支持基于激光雷达的MAD，集成了基于学习的检测与基于优化的规划。实验表明，在稀疏卷积神经网络检测器的多车道城市驾驶场景下，CROA在点密度、遮挡比率和检测误差等方面优于各种MAD方案。
引用
@article{arxiv.2412.18453,
title = {Clutter Resilient Occlusion Avoidance for Tightly-Coupled Motion-Assisted Detection},
author = {Zhixuan Xie and Jianjun Chen and Guoliang Li and Shuai Wang and Kejiang Ye and Yonina C. Eldar and Chengzhong Xu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.18453},
year = {2024}
}
备注
11 figures, accepted by ICASSP'25