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An Open Multi-Sensor Fusion Toolbox for Autonomous Vehicles Une boîte à outils ouverte de fusion multi-capteurs pour les véhicules autonomes

Abraham MONRROY CANO, Eijiro TAKEUCHI, Shinpei KATO, Masato EDAHIRO

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Résumé:

Nous présentons une boîte à outils de fusion multi-capteurs précise et facile à utiliser pour les véhicules autonomes. Il comprend un multi-LiDAR (détection et télémétrie de la lumière) « sans cible », un étalonnage caméra-LiDAR, une fusion de capteurs et un classificateur au sol de nuages ​​de points rapide et précis. Nos méthodes d'étalonnage ne nécessitent pas de procédures de configuration complexes, et une fois les capteurs calibrés, notre cadre facilite la fusion de plusieurs nuages ​​de points et caméras. De plus, nous présentons un classificateur original d'obstacles au sol en temps réel, qui fonctionne sur le processeur et est conçu pour être utilisé avec n'importe quel type et nombre de LiDAR. Les résultats de l'évaluation sur l'ensemble de données KITTI confirment que notre méthode d'étalonnage a une précision comparable à celle d'autres concurrents de pointe dans le benchmark.

Publication
IEICE TRANSACTIONS on Fundamentals Vol.E103-A No.1 pp.252-264
Date de publication
2020/01/01
Publicisé
ISSN en ligne
1745-1337
DOI
10.1587/transfun.2019TSP0005
Type de manuscrit
Special Section PAPER (Special Section on Intelligent Transport Systems)
Catégories

Auteurs

Abraham MONRROY CANO
  Nagoya University
Eijiro TAKEUCHI
  Nagoya University
Shinpei KATO
  The University of Tokyo
Masato EDAHIRO
  Nagoya University

Mots-clés

Table des matières