用于运动目标跟踪评估的协同栅格建图
机器人学
2023-11-20 v1
摘要
对其他道路使用者的感知是智能车辆的一项关键任务。感知系统可仅使用车载传感器，或与其他车辆或路侧单元协同。无论如何，感知系统的性能必须基于真值数据进行评估，这是一项尤为繁琐且需要大量人工操作的任务。本文提出一种新颖的伪真值估计半自动方法。其原理是使用多辆配备 LiDAR 传感器的实验车辆以及位于路侧的固定感知系统开展实验，以协同构建参考动态数据。该方法基于栅格建图，特别是基于构建在整段数据集序列中保持有效的背景地图以容纳相关信息。所有智能体的数据被转换为带时间戳的观测栅格。一种管理不确定性的数据融合方法将背景地图与观测结合，在每个时刻生成动态参考信息。我们使用三辆实验车辆和一个路侧单元采集了多个数据集。最后将该方法与人工制作的真值进行对比评估。
引用
@article{arxiv.2311.10415,
title = {Collaborative Grid Mapping for Moving Object Tracking Evaluation},
author = {Rémy Huet and Antoine Lima and Philippe Xu and Véronique Cherfaoui and Philippe Bonnifait},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.10415},
year = {2023}
}