Vi föreslår en djup convolutional object detektor för automatiserade körapplikationer som också uppskattar klassificering, pose och form osäkerhet för varje detekterat objekt. Ingången består av en flerskikts rutnätskarta som är väl lämpad för sensorfusion, frirymdsuppskattning och maskininlärning. Baserat på den uppskattade pose och form osäkerhet vi ungefär objekt skrov med begränsad kollision sannolikhet som vi finner hjälp för efterföljande banplanering uppgifter. Vi utbildar våra modeller baserat på KITTI-data för objektdetektering. I en kvantitativ och kvalitativ utvärdering visar vissa modeller en liknande prestanda och överlägsen robusthet jämfört med tidigare utvecklade objektdetektorer. Men vår utvärdering pekar också på oönskade datauppsättning egenskaper som bör tas upp när utbildning datadrivna modeller eller skapa nya datamängder.
I REF används osäkerhet för att uppskatta objektskrov med begränsad kollisionsannolikhet för efterföljande banplaneringsuppgifter.
Capturing Object Detection Uncertainty in Multi-Layer Grid Maps
{'venue': '2019 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV)', 'journal': '2019 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}