面向自动驾驶应用的智能路侧基础设施传感器质量评估框架
计算机视觉与模式识别
2023-04-18 v1 图像与视频处理
摘要
智能路侧基础设施传感器的使用对于网联自动驾驶车辆的未来应用具有高度相关性。以智能交通系统站点（ITS-Ss）形式存在的外置传感器技术，能够以数字孪生的形式提供关于道路使用者的安全关键实时信息。传感器配置的选取对下游功能以及数据质量具有重大影响。迄今为止，关于哪些传感器配置会产生何种水平的 ITS-S 数据质量的研究尚不充分。我们提出了一种新颖的方法，用于对智能路侧基础设施传感器执行详细的质量评估。我们的框架跨不同传感器类型是多模态的，并在 DAIR-V2X 数据集上进行了评估。我们分析了不同激光雷达与相机传感器的组合，并从准确性、延迟和可靠性方面对其进行了评估。评估表明，该框架可可靠地用于若干未来的 ITS-S 应用。
引用
@article{arxiv.2304.07745,
title = {Framework for Quality Evaluation of Smart Roadside Infrastructure Sensors for Automated Driving Applications},
author = {Laurent Kloeker and Chenghua Liu and Chao Wei and Lutz Eckstein},
journal= {arXiv preprint arXiv:2304.07745},
year = {2023}
}
备注
Accepted to be published as part of the 34th IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV), Anchorage, Alaska, USA, June 4-7, 2023