Abstract-Detecting små hinder på vägen framåt är en kritisk del av köruppgiften som måste bemästras av helt autonoma bilar. I detta dokument presenterar vi en metod baserad på stereoseende för att på ett tillförlitligt sätt upptäcka sådana hinder från ett fordon i rörelse. Den föreslagna algoritmen utför statistiska hypotestester i olikhetsutrymme direkt på stereobilddata, bedömer freespace och hinderhypoteser på oberoende lokala patchar. Denna detektionsmetod är inte beroende av en global vägmodell och hanterar både statiska och rörliga hinder. För utvärdering använder vi en ny förlust-cargo bildsekvens dataset med mer än två tusen ramar med pixelwise annotations av hinder och fri-utrymme och ger en grundlig jämförelse med flera stereo-baserade baslinjemetoder. Datasetet kommer att göras tillgängligt för samhället för att främja ytterligare forskning om detta viktiga ämne 4. Det föreslagna tillvägagångssättet överträffar alla utgångsvärden i våra utvärderingar på både pixel- och objektnivå och löper med bildhastigheter på upp till 20 Hz på 2 megapixelstereobilder. Små hinder ner till höjden 5 cm kan framgångsrikt upptäckas på 20 m avstånd vid låga falska positiva hastigheter.
I REF presenteras datasetet Lost and Found för att upptäcka små hinder tillsammans med tre statistiska hypotestester för att upptäcka små hinder.
Lost and Found: detecting small road hazards for self-driving vehicles
{'venue': '2016 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)', 'journal': '2016 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}