集体 PV-RCNN：一种利用集体检测增强基于局部 LiDAR 感知的新型融合技术
计算机视觉与模式识别
2024-05-28 v1
摘要
对环境的全面感知对于自动驾驶车辆的安全运行至关重要。然而，由于遮挡、传感器范围有限或环境影响，自动驾驶车辆的感知能力受到限制。集体感知（CP）旨在通过实现车辆间的信息交换来缓解这些问题。CP 中的一个主要挑战是所交换信息的融合。由于早期融合方法巨大的带宽需求以及中间融合方法的可互换性问题，仅有共享检测的后期融合是实用的。当前的后期融合方法忽视了对于局部检测的宝贵信息，因此我们提出一种新颖的融合方法，在基于局部 LiDAR 的检测流程中融合协作车辆的检测。为此，我们提出 Collective PV-RCNN（CPV-RCNN），其扩展了 PV-RCNN++ 框架以融合集体检测。代码见 https://github.com/ekut-es
引用
@article{arxiv.2309.05380,
title = {Collective PV-RCNN: A Novel Fusion Technique using Collective Detections for Enhanced Local LiDAR-Based Perception},
author = {Sven Teufel and Jörg Gamerdinger and Georg Volk and Oliver Bringmann},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.05380},
year = {2024}
}
备注
accepted at IEEE ITSC 2023