Abstract-Proper modellering av dynamiska miljöer är en kärnuppgift inom området intelligenta fordon. De vanligaste tillvägagångssätten innebär modellering av rörliga objekt, genom detektion och spårning av rörliga objekt (DATMO) metoder. Ett alternativ till ett klassiskt objekt modellramverk är beläggning rutnät filtrering domän. Istället för att segmentera scenen i objekt och spåra dem, är miljön representeras som ett regelbundet rutnät av beläggning, där rumslig beläggning spåras på en sub-objekt nivå. I detta papper presenterar vi den villkorliga Monte Carlo Dense Occupancy Tracker, en generisk rumslig beläggning tracker, som infer dynamiken i scenen genom en hybrid representation av miljön, bestående av statisk beläggning, dynamisk beläggning, tomma utrymmen och okända områden. Denna differentiering gör det möjligt att använda statspecifika modeller (klassiskt beläggningsgaller för rörelselösa komponenter, uppsättning rörliga partiklar för dynamisk beläggning) samt korrekt förtroendeuppskattning och hantering av datafria områden. Metoden leder till en kompakt modell som drastiskt förbättrar noggrannheten i resultaten och den globala effektiviteten jämfört med tidigare metoder.
Samma författare förbättrade denna idé i REF genom att införa formella tillstånd av statisk beläggning, dynamisk beläggning, fritt utrymme och okända områden i filtreringsprocessen, vilket resulterade i en mer exakt hastighetsuppskattning och kompakt algoritmdefinition.
Conditional Monte Carlo Dense Occupancy Tracker
{'venue': '2015 IEEE 18th International Conference on Intelligent Transportation Systems', 'journal': '2015 IEEE 18th International Conference on Intelligent Transportation Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}