基于环视鱼眼相机的低速车辆自动化近场感知
计算机视觉与模式识别
2023-06-07 v4 机器人学
摘要
相机是自动驾驶系统中的主要传感器。它们提供高信息密度，并最适于检测为人类视觉布置的道路基础设施线索。环视相机系统通常由四个视场角 190{\deg}+ 的鱼眼相机组成，覆盖车辆周围完整的 360{\deg}，专注于近场感知。它们是低速、高精度和近距离感知应用（如自动泊车、交通拥堵辅助和低速紧急刹车）的主要传感器。在本工作中，我们提供了对此类视觉系统的详细综述，将综述置于一个可分解为四个模块化组件（即识别、重建、重定位与重组）的架构背景下。我们将其统称为 4R 架构。我们讨论了每个组件如何完成特定方面，并给出一个立场论证：它们可协同形成用于低速自动化的完整感知系统。我们通过呈现以往工作的结果以及此类系统的架构提案来支持该论证。定性结果见视频 https://youtu.be/ae8bCOF77uY。
引用
@article{arxiv.2103.17001,
title = {Near-field Perception for Low-Speed Vehicle Automation using Surround-view Fisheye Cameras},
author = {Ciaran Eising and Jonathan Horgan and Senthil Yogamani},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.17001},
year = {2023}
}
备注
Accepted for publication at IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems