Abstract-En autonom fordon (AV) kräver en korrekt uppfattning av dess omgivande miljö för att fungera tillförlitligt. Perceptionssystemet för en AV, som normalt använder maskininlärning (t.ex. djupinlärning), omvandlar sensoriska data till semantisk information som möjliggör autonom körning. Objektdetektering är en grundläggande funktion i detta perceptionssystem, som har hanterats av flera verk, varav de flesta använder 2D-detektionsmetoder. 2D-metoderna ger dock inte djupinformation, vilket krävs för körningsuppgifter, t.ex. vägplanering, kollisionsundvikande osv. Alternativt introducerar 3D-objektdetekteringsmetoderna en tredje dimension som avslöjar mer detaljerad objektets storlek och platsinformation. Detektionsnoggrannheten hos sådana metoder måste dock förbättras. Såvitt vi vet är detta den första undersökningen av 3D-objektdetekteringsmetoder som används för autonoma körapplikationer. I detta dokument ges en översikt över 3D-metoder för objektdetektering och allmänt använda sensorer och datauppsättningar i AV. Den diskuterar sedan och kategoriserar de senaste verken baserade på sensorer modaliteter i monokulära, punkt molnbaserade, och fusionsmetoder. Därefter sammanfattar vi resultaten av de undersökta arbetena och identifierar forskningsluckorna och framtida forskningsinriktningar.
Nyligen, Arnold et al. REF kartlägger problemet med att upptäcka 3D-objekt i autonom körning.
A Survey on 3D Object Detection Methods for Autonomous Driving Applications
{'venue': 'IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}