3D LiDAR-skannrar spelar en allt viktigare roll i autonom körning eftersom de kan generera djupinformation om miljön. Att skapa stora 3D LiDAR-punktmolndatauppsättningar med punktnivåetiketter kräver dock en betydande mängd manuell annotering. Detta äventyrar den effektiva utvecklingen av övervakade djupinlärningsalgoritmer som ofta är datahungriga. Vi presenterar ett ramverk för att snabbt skapa punktmoln med exakta punktnivåetiketter från ett dataspel. Så vitt vi vet är detta den första publikationen om LiDAR point cloud simulation framework för autonom körning. Ramverket stöder datainsamling från både auto-körande scener och användarkonfigurerade scener. Punktmoln från auto-driving scener kan användas som träningsdata för djupinlärning algoritmer, medan punktmoln från användarkonfigurerade scener kan användas för att systematiskt testa sårbarheten i ett neuralt nätverk, och använda de förfalskande exempel för att göra neurala nätverket mer robust genom omskolning. Dessutom kan scenbilder fångas samtidigt för sensorfusionsuppgifter, med en metod som föreslås göra automatisk registrering mellan punktmolnen och fångade scenbilder. Vi visar en betydande förbättring i noggrannhet (+9%) i punktmoln segmentering genom att öka träningsdatasetet med de genererade syntetiserade data. Våra experiment visar också genom att testa och omskolning nätverket med hjälp av punktmoln från användarkonfigurerade scener, svaghet / blinda fläckar i det neurala nätverket kan fixas.
Yue m.fl. I Ref föreslogs en ram för att generera syntetiska Lidar-punktmoln.
A LiDAR Point Cloud Generator: from a Virtual World to Autonomous Driving
{'venue': "ICMR '18", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}