提升预测式转向控制自主导航系统对由坑洼遭遇引起的行车记录仪图像角度扰动的鲁棒性
计算机视觉与模式识别
2023-10-09 v1
摘要
车辆制造商正竞相为其车辆创建自主导航与转向控制算法。这些软件被设计用于处理各种现实场景，如障碍物规避与车道操控。已有一些持续研究致力于将坑洼规避纳入这些自主系统。然而，关于撞击坑洼对使用摄像头做出驾驶决策的自主导航软件影响的研究极少。撞击坑洼时摄像头角度的扰动可能导致预测转向角的误差。在本文中，我们提出一种新模型来补偿此类角度扰动，并减少转向控制预测算法中的任何误差。我们在公开可用数据集的扰动上评估我们的模型，并表明我们的模型能将来自扰动图像的估计转向角误差降低至 2.3%，使自主转向控制对汽车单轮驶过坑洼所引起的行车记录仪图像角度扰动具有鲁棒性。
引用
@article{arxiv.2310.03959,
title = {Towards Increasing the Robustness of Predictive Steering-Control Autonomous Navigation Systems Against Dash Cam Image Angle Perturbations Due to Pothole Encounters},
author = {Shivam Aarya},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.03959},
year = {2023}
}
备注
7 pages, 6 figures