Road Boundary Detection using Camera and mmwave Radar
Notice bibliographique
Résumé
Road boundary detection has been an active research area for autonomous driving to support full autonomy in all weather conditions. It also helps human drivers to drive safely in bad weather conditions when vehicles ahead and road boundaries are obscured. For example, knowing the road boundaries enables snow plow vehicles to clean the road more precisely, thereby increasing the amount of drivable area available during the winter. The majority of current road boundary detection techniques use camera and lidar sensors. The camera excels in clear daylight conditions but struggles in low visibility light. While lidar sensors perform well in low light, they struggle in inclement weather conditions such as rain or fog. The high attenuation power of automotive radar makes it extremely effective in all types of weather conditions. However, due to the low resolution of the radar, it is currently limited to object detection for cruise control applications. This paper proposes a method for detecting road boundaries in all weather conditions by combining a camera and mmwave radar. We present radar sensor filters that will aid researchers in making more efficient use of millimeter-wave radars. We demonstrate that our approach performs 20% better than the pure vision-based approach. We showcase that in inclement weather conditions when a camera can barely see our approach can precisely detect road boundaries. The proposed method has been validated by mounting an experimental setup on a test vehicle and driving it in a variety of different conditions and on a variety of different types of roads.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».