Abstract-Vi föreslår en bevisalgoritm för fusion mellan LIDAR-skanningar och RGB-bilder. LIDAR punkter klassificeras som antingen tillhör marken, eller inte, och RGB bilder bearbetas av en state-of-the-art convolutional neural network för att erhålla semantiska etiketter. Resultaten sammansmältes till ett bevisnät för att bedöma körbarheten hos ett område som möts av ett autonomt fordon, samtidigt som man redovisar bristande överensstämmelse över tid och mellan sensorer. Det dynamiska beteendet hos potentiellt rörliga objekt kan uppskattas från de semantiska etiketterna på hög nivå. LIDAR-skanningar och bilder antas inte förvärvas samtidigt, vilket gör den föreslagna gridmappningsalgoritmen asynkron. Detta tillvägagångssätt motiveras av behovet av att samtidigt hantera sensorosäkerheter, inkonsekventa resultat över tid och mellan sensorer och behovet av att hantera sensorfel. I klassisk LIDAR/camera fusion, där LIDAR skannar och bilder anses förvärvas samtidigt (synkront), leder fel på en enda sensor till fel på hela fusionsalgoritmen. Tvärtom kan den föreslagna asynkrona metoden användas för att sammansmälta motsägelsefull information över tiden, samtidigt som fordonet kan fungera även i händelse av fel på en enda sensor. Experiment på en utmanande användningsfall belyser intresset för metoden.
Capellier m.fl. REF uppskattar semantiska bildetiketter med hjälp av ett neuralt nätverk och sammanfogar dem till ett bevisnät för att bedöma körbarheten i områden på nätkartan.
Evidential grid mapping, from asynchronous LIDAR scans and RGB images, for autonomous driving
{'venue': '2018 21st International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC)', 'journal': '2018 21st International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}