面向自动驾驶车辆的基于检测重要性的对象离群分布3D目标检测
系统与控制
2025-07-15 v1 系统与控制
摘要
自动驾驶车辆（Autonomous Vehicles, AVs）使用目标检测模型识别周围环境并据此做出驾驶决策。常规目标检测方法按已知类别对对象进行分类，这限制了AV检测和相应应对离群分布（Out-of-Distribution, OOD）对象的能力。此问题是重大安全隐患，因为AV可能未检测到对象或误分类，从而可能导致事故。因此，我们提出一种新颖的目标检测方法，将关注力从常规基于类的分类转向对象危害性判断。我们的 method 根据对象相对于AV的位置和轨迹来识别对象为'有害'或'无害'。通过此度量标准，模型能够有效检测以前未出现的对象，以启用AV在动态环境中的更安全实时决策。我们的结果表明，所提模型有效检测OOD对象、评估其危害性并进行分类，从而增强了AV在动态环境中的决策效果。
引用
@article{arxiv.2506.23425,
title = {Power Flow Analysis of a 5-Bus Power System Based on Newton-Raphson Method},
author = {Sampson E. Nwachukwu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.23425},
year = {2025}
}
备注
8 pages, 27 figures