用于端到端驾驶的激光雷达即相机
人工智能
2022-07-01 v1 计算机视觉与模式识别
机器人学
摘要
任何自动驾驶系统的核心任务都是将感官输入转化为驾驶指令。在端到端驾驶中，这是通过神经网络实现的，以一个或多个相机作为最常用的输入，以低级驾驶指令（如转向角）作为输出。然而，仿真表明深度感知可使端到端驾驶任务更容易。在真实车辆上，由于难以获得传感器良好的空间与时间对齐，融合深度与视觉信息可能具有挑战性。为缓解对齐问题，Ouster 激光雷达可输出具有深度、强度与环境辐射通道的环视激光雷达图像。这些测量源自同一传感器，因此在时间与空间上完全对齐。我们证明此类激光雷达图像足以完成真实车辆道路跟随任务，并在测试条件下至少与基于相机的模型表现相当，且在需要泛化到新天气条件时差距增大。在第二个研究方向上，我们揭示离策略预测序列的时间平滑性与实际在策略驾驶能力的相关性，同常用的平均绝对误差一样好。
引用
@article{arxiv.2206.15170,
title = {LiDAR-as-Camera for End-to-End Driving},
author = {Ardi Tampuu and Romet Aidla and Jan Are van Gent and Tambet Matiisen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2206.15170},
year = {2022}
}