Roadside Fisheye Vision for Cooperative Perception in V2I-Assisted Automated Driving
Notice bibliographique
Résumé
Precise road object perception and localization are crucial for autonomous vehicle navigation, yet onboard sensors occasionally encounter challenges with occlusions and blind spots, particularly at intersections. One potential solution is to use stationary sensors at intersections, which can enhance the perceptual capabilities of connected automated vehicles (CAVs) by leveraging vehicle-to-infrastructure (V2I) communication. In this context, this paper introduces an innovative perception and localization algorithm utilizing a stationary overhead fisheye camera installed at intersections. Addressing challenges inherent in overhead fisheye perspectives, a fine-tuning technique is employed to optimize detection performance for overhead traffic scenes. A novel camera calibration method is introduced to minimize localization inaccuracies derived from variations in road surface elevation. Road object dimensions are estimated for accurate localization and mapping in the birdeye view (BEV) map by fitting predefined 3D boxes in the real-world coordinate system. This is achieved by tracking and estimating object heading using the extended Kalman filter with the constant turn rate and velocity (CTRV) model. The proposed algorithm achieves remarkable localization accuracy, with a mean absolute error of 31 cm for pedestrians and 76 cm for cars, even at intersections with sloped roads. Experimental evaluations underscore the algorithms practical potential as a component for V2I-based cooperative perception and road safety warning systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».