Conceptos Básicos
自動運転車両の視点から、オブジェクト検出の予測が対応する地上真値を完全に覆うことを要求する、妥協のない空間制約を提案する。
Resumen
本研究では、自動運転における3Dオブジェクト検出器の安全性重視のパフォーマンスを検討する。従来の研究では、オブジェクト検出器の精度は向上しているものの、実際の安全な運用には課題が残されている。
そこで本研究では、「自動運転車両の視点から、オブジェクト検出の予測が対応する地上真値を完全に覆うこと」を要求する、妥協のない空間制約(USC)を提案する。USCは、視点投影(PV)と鳥瞰投影(BEV)の2つの視点から定義され、定量的な指標も導出される。
実験では、nuScenesデータセットを用いて、最新のオブジェクト検出器のUSCベースの評価を行い、従来の精度指標とは異なる傾向を示すことを確認した。さらに、提案のUSCベースの損失関数を用いて既存モデルの微調整を行い、安全性重視のパフォーマンス向上を実現した。
最後に、自動緊急ブレーキ機能を備えたシミュレーション環境での検証により、USCベースの指標が実システムの安全性とよく相関することを示した。本研究は、オブジェクト検出器の安全性向上に向けた重要な一歩となる。
Estadísticas
自動運転車両から見て、予測の最近接点の距離が地上真値の最近接点の距離以下である。
自動運転車両から見て、予測の最右端と最左端の線分が地上真値の最右端と最左端の線分と交差しない。
Citas
予測が地上真値を完全に覆うことを要求する、妥協のない空間制約を提案する。
提案のUSCベースの損失関数を用いて既存モデルの微調整を行い、安全性重視のパフォーマンス向上を実現した。