复杂道路与交通场景下自动驾驶的人车协同视觉感知
计算机视觉与模式识别
2022-04-22 v2
摘要
人车协同驾驶已成为自动驾驶的关键技术，其减轻了人类驾驶员的负担。然而，复杂且不确定的道路环境给人车协同系统的视觉感知带来巨大挑战。并且自动驾驶的感知特性与人工驾驶有很大不同。为增强人车协同驾驶的视觉感知能力，本文提出一种协同视觉感知模型。收集了 506 张复杂道路与交通场景图像作为数据源。随后本文改进了自动驾驶车辆的目标检测算法。交通要素的平均感知准确率达到 75.52%。通过图像融合方法，将人类驾驶员的注视点与该车辆的监测画面融合。结果表明，协同视觉感知能够反映最危险区域并更精确地预测冲突物体的轨迹。该发现可应用于改进视觉感知算法并为规划与控制提供准确数据。
引用
@article{arxiv.2112.09298,
title = {Human-vehicle Cooperative Visual Perception for Autonomous Driving under Complex Road and Traffic Scenarios},
author = {Yiyue Zhao and Cailin Lei and Yu Shen and Yuchuan Du and Qijun Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2112.09298},
year = {2022}
}