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本稿では、スパースなレーダー検出データから高精度な動的占有グリッドマップを生成する、深層学習ベースの新しい逆センサーモデル(ISM)を提案する。
Wei, Z., Yan, R., & Schreier, M. (2024). Deep Radar Inverse Sensor Models for Dynamic Occupancy Grid Maps. arXiv preprint arXiv:2305.12409v3.
自動運転における環境認識において、スパースでノイズの多いレーダー検出データから、高精度な動的占有グリッドマップ(DGM)を生成する、深層学習ベースの新しい逆センサーモデル(ISM)を提案する。