Under de senaste åren har allt fler moderna bilar utrustats med perceptionsförmåga. En av de viktigaste tillämpningarna av sådana system är uppskattningen av risken för kollision. Detta är nödvändigt för både avancerade system för förarassistans och autonom navigering. De flesta tillvägagångssätt för riskuppskattning föreslår att upptäcka och spåra de dynamiska objekten i scenen. Sedan uppskattas risken som en Time To Collision (TTC) genom att projicera objektets bana i framtiden. I detta dokument föreslår vi ett nytt nätbaserat tillvägagångssätt för kollisionsriskprognoser, baserat på ramverket Hybrid-Sampling Bayesian Occupancy Filter. Tanken är att beräkna en uppskattning av TTC för varje cell i rutnätet, istället för att resonera om objekt. Denna strategi undviker att lösa det svåra problemet med att upptäcka och spåra flera föremål och ger en probabilistisk uppskattning av den risk som är förknippad med varje TTC-värde. Efter lovande inledande resultat, föreslår vi i detta dokument att utvärdera relevansen av metoden för verkliga tillämpningar på väg, genom att använda en realtid implementation av vår metod i ett experimentellt fordon.
I REF föreslogs en probabilistisk uppskattning av risken baserad på ramverket Hybrid-Sampling Bayesian Occupancy Filter.
Probabilistic Grid-Based Collision Risk Prediction for Driving Application
{'venue': 'Springer Tracts in Advanced Robotics', 'journal': 'Springer Tracts in Advanced Robotics', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}