基于激光雷达的路缘检测用于自动驾驶验证中的真值标注
计算机视觉与模式识别
2023-12-12 v2
摘要
路缘检测对于自动驾驶（AD）中的环境感知至关重要，因为它通常限定了可行驶区域与不可行驶区域。开发和验证AD功能需要标注数据。然而，带有标注点云路缘的公开数据集很少。本文提出一种方法，用于从激光雷达传感器捕获的点云序列中检测三维路缘，该方法包含两个主要步骤。首先，我们的方法使用分割深度神经网络在每个扫描中检测路缘。然后，一个序列级处理步骤利用车辆里程计在重建的点云中估计三维路缘。从这些路缘的三维点中，我们获得按照ASAM OpenLABEL标准结构化的折线。这些检测结果可用作标注流水线中的预标注，以高效生成路缘相关的真值数据。我们通过一个实验验证了该方法，实验中要求不同的人工标注员在有和没有我们自动生成的预标注的情况下，对一组基于激光雷达的序列进行路缘标注。结果表明，得益于我们的检测结果，手动标注时间减少了50.99%，同时保持了数据质量水平。
引用
@article{arxiv.2312.00534,
title = {LiDAR-based curb detection for ground truth annotation in automated driving validation},
author = {Jose Luis Apellániz and Mikel García and Nerea Aranjuelo and Javier Barandiarán and Marcos Nieto},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.00534},
year = {2023}
}
备注
Accepted in the 26th IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC 2023)