Arxiv hàng ngày

Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới.
Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận.
Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.

3DTTNet: Mô hình hóa địa hình 3D đa phương thức dựa trên Fusion cho môi trường địa hình

Created by
  • Haebom

Tác giả

Zitong Chen, Chao Sun, Shida Nie, Chen Min, Changjiu Ning, Haoyu Li, Bo Wang

Phác thảo

Bài báo này đề xuất 3DTTNet, một phương pháp đa phương thức mới để nhận dạng khu vực có thể lái được cho các phương tiện tự hành trong môi trường địa hình không có cấu trúc. 3DTTNet tạo ra ước tính địa hình có thể lái được dày đặc bằng cách tích hợp các hình ảnh đơn sắc đa hướng và các đám mây điểm LiDAR. Điều này bao gồm việc tạo ra bốn nhãn chi phí có thể lái được: quan trọng, trung bình, thấp và miễn phí, có tính đến các điều kiện vượt chướng ngại vật của phương tiện và các ràng buộc về cấu trúc của phương tiện. Bộ dữ liệu RELLIS-OCC, bao gồm các chú thích khu vực có thể lái được mới, cũng được trình bày. Kết quả thử nghiệm chứng minh rằng 3DTTNet vượt trội hơn các phương pháp hiện có trong nhận dạng khu vực có thể lái được 3D, đặc biệt là trong môi trường địa hình không đều và che khuất một phần, đạt được cải thiện 42% về IoU hoàn thành cảnh. Khung được đề xuất có thể mở rộng và thích ứng với nhiều nền tảng xe khác nhau và ước tính chi phí có thể lái được có thể được cải thiện bằng cách điều chỉnh các tham số lưới chiếm chỗ và kết hợp các mô hình động tiên tiến.

Takeaways, Limitations

•
Takeaways:
◦
Góp phần phát triển công nghệ nhận dạng khu vực lái xe chính xác cho xe tự hành trong môi trường địa hình.
◦
Cải thiện hiệu suất mô hình hóa địa hình 3D thông qua kết hợp dữ liệu đa phương thức.
◦
Bộ dữ liệu chú thích khu vực lái xe mới, RELLIS-OCC, đã được phát hành.
◦
Trình bày một khuôn khổ có khả năng mở rộng áp dụng cho nhiều nền tảng xe khác nhau.
•
Limitations:
◦
Cần phải xem xét thêm về quy mô và tính đa dạng của tập dữ liệu RELLIS-OCC.
◦
ĐáNh giá hiệu suất tổng quát là cần thiết cho nhiều tình huống khác nhau trong môi trường địa hình thực tế (ví dụ: điều kiện thời tiết khắc nghiệt).
◦
Thiếu phương pháp cụ thể và phân tích hiệu suất để tích hợp các mô hình động tiên tiến.
◦
Cần nghiên cứu thêm về chi phí tính toán và tiềm năng xử lý thời gian thực.
👍
Made with Slashpage