iCurb：基于模仿学习利用航空影像检测道路路缘用于自动驾驶
计算机视觉与模式识别
2021-04-01 v1 机器人学
摘要
道路路缘检测是自动驾驶的一项基本能力，可用于自动驾驶车辆确定道路上的可行驶区域。通常，道路路缘使用车载传感器（如视频相机和 3-D 激光雷达）在线检测。然而，使用视频相机的在线检测可能受具挑战性的光照条件影响，而基于激光雷达的方法可能因点云稀疏问题难以检测远处路缘。近年来，航空影像在全球范围内日益可得。我们发现航空影像中道路区域与越野区域视觉外观通常不同，因此提出一种利用航空影像离线检测道路路缘的新方案。我们方法的输入为航空影像，输出直接为表示道路路缘的图（即顶点与边）。为此，我们将该问题表述为模仿学习问题，并设计新颖网络与创新训练策略来训练智能体迭代地找出路缘图。在公开数据集上的实验结果证实了方法的有效性与优越性。本工作配有演示视频与补充文档，见 https://tonyxuqaq.github.io/iCurb/。
引用
@article{arxiv.2103.17118,
title = {iCurb: Imitation Learning-based Detection of Road Curbs using Aerial Images for Autonomous Driving},
author = {Zhenhua Xu and Yuxiang Sun and Ming Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.17118},
year = {2021}
}