相机-激光雷达配置对自动驾驶三维目标检测的影响
机器人学
2024-03-05 v2
摘要
相机与激光雷达均为自动驾驶的重要传感器，在三维目标检测中发挥关键作用。相机-激光雷达融合一直是实现鲁棒且精确驾驶感知的流行方案。与现有绝大多数聚焦于通过跨模态方案、深度学习算法与训练技巧提升三维目标检测性能的工作不同，我们关注传感器配置对基于学习的方法性能的影响。为此，基于所提出的传感器感知模型，我们给出了一种统一的相机与激光雷达评估的信息论代理度量。我们还设计了一个与 CARLA 模拟器协同的加速高质量框架，用于数据采集、模型训练与性能评估。为展示检测性能与代理度量间的相关性，我们受自动驾驶公司与研究机构启发，采用若干相机-激光雷达布设与参数开展实验。在 nuScenes 数据集上代表性算法的广泛实验结果验证了代理度量的有效性，表明传感器配置对基于点云-图像融合的检测模型有显著影响，其造成平均精度上高达 30% 的差异。
引用
@article{arxiv.2310.05245,
title = {Influence of Camera-LiDAR Configuration on 3D Object Detection for Autonomous Driving},
author = {Ye Li and Hanjiang Hu and Zuxin Liu and Xiaohao Xu and Xiaonan Huang and Ding Zhao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.05245},
year = {2024}
}