天气影响及基于车载激光雷达传感器的分类
计算机视觉与模式识别
2019-09-04 v1
摘要
激光雷达传感器常用于移动机器人和自动驾驶车辆中，以补充相机、雷达和超声波传感器进行环境感知。通常，感知算法被训练为仅检测移动和静态物体以及进行地面估计，但有意忽略天气影响以减少误检。在这项工作中，我们对恶劣天气条件（即暴雨和浓雾）下车载激光雷达的性能进行了深入分析。我们针对各种雾和雨的条件记录了广泛的数据集，该数据集是对变化环境条件下点云进行深入研究的基础。此外，我们提出了一种仅使用激光雷达传感器检测和分类雨或雾的新方法，并在受控环境的数据集上实现了97.14%的平均交并比（mean union over intersection）。对天气影响激光雷达传感器性能的分析以及天气检测，是通过提供可靠信息以调整车辆行为从而提高恶劣天气条件下自动驾驶安全水平的重要步骤。
引用
@article{arxiv.1906.07675,
title = {Weather Influence and Classification with Automotive Lidar Sensors},
author = {Robin Heinzler and Philipp Schindler and Jürgen Seekircher and Werner Ritter and Wilhelm Stork},
journal= {arXiv preprint arXiv:1906.07675},
year = {2019}
}
备注
8 pages, will be published in the IEEE IV 2019 Proceedings