自动驾驶中紧急车辆音频检测与定位
声音
2021-10-05 v2 人工智能
机器人学
音频与语音处理
摘要
执行任务的紧急车辆对所有其他车辆享有优先通行权。因此，所有其他车辆应采取适当行动为鸣笛的紧急车辆让行。由于该任务对人类驾驶员需要耳朵与眼睛的协作，对全自动驾驶车辆而言也需要音频检测作为基于视觉算法的补充。在城市驾驶场景中，我们既需知道紧急车辆的存在，也需知道其相对位置以决定适当行动。我们提出了一个从采集真实世界警笛数据到仅使用两个高性价比麦克风部署模型的新型系统。我们能在各项任务上分别取得可观性能，尤其在需作出反应的关键 10m 至 50m 距离范围内（我们的自车长度约 5m、宽度约 2m）。判定警笛存在的召回率为 99.16%，角度绝对误差的中位数与均值分别为 9.64° 和 19.18°，该范围内距离绝对误差的中位数与均值分别为 9.30m 和 10.58m。我们还基准测试了多种可同时确定警笛存在与声源定位（含方向与距离）且延迟在 50ms 内的机器学习方法。
引用
@article{arxiv.2109.14797,
title = {Emergency Vehicles Audio Detection and Localization in Autonomous Driving},
author = {Hongyi Sun and Xinyi Liu and Kecheng Xu and Jinghao Miao and Qi Luo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.14797},
year = {2021}
}