听你所不见：拐角处车辆的声学检测
机器人学
2021-02-26 v2 机器学习
声音
音频与语音处理
摘要
本工作提出将被动声学感知作为智能车辆的附加传感模态。我们证明，在盲角后的接近车辆进入视距之前，可通过声音检测到它们。我们在一辆研究车辆上装备了车顶麦克风阵列，并基于该传感器设置所采集的数据表明，墙壁反射提供了被遮挡接近车辆的存在与方向信息。提出了一种新方法，利用可从流式麦克风阵列数据高效计算得到的到达方向特征，对车辆是否在接近及从何方向接近进行分类（在其可见之前）。由于自车周围局部几何会影响感知模式，我们系统地研究了若干环境类型，并考察了跨这些环境的泛化能力。在自车静止时，隐藏车辆分类任务达到了 0.92 的准确率。与最先进的视觉检测器 Faster R-CNN 相比，我们的流程提前一秒多达到相同准确率，为我们所研究情境提供了关键反应时间。在自车行驶中，我们展示了声学检测的积极结果，在单一环境类型内仍达到 0.84 的准确率。我们进一步研究了跨环境的失败案例，以确定未来研究方向。
引用
@article{arxiv.2007.15739,
title = {Hearing What You Cannot See: Acoustic Vehicle Detection Around Corners},
author = {Yannick Schulz and Avinash Kini Mattar and Thomas M. Hehn and Julian F. P. Kooij},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.15739},
year = {2021}
}
备注
Accepted to IEEE Robotics & Automation Letters (2021), DOI: 10.1109/LRA.2021.3062254. Code, Data & Video: https://github.com/tudelft-iv/occluded_vehicle_acoustic_detection