Sensor Visibility Estimation: Metrics and Methods for Systematic Performance Evaluation and Improvement

要約

センサーの可視性は、自動車、ロボット工学、スマート インフラストラクチャなどの安全性が重要なアプリケーションにとって重要です。可視性は、物体の検出と占有マッピングに加えて、センサーが潜在的に測定できる場所またはブラインドされている場所を示します。
この知識により、機能安全と認識アルゴリズムを強化したり、センサー トポロジを最適化したりすることができます。
その重要性にもかかわらず、私たちの知る限りでは、可視性の一般的な定義もパフォーマンス メトリックもまだ存在しません。
このギャップを埋め、ユースケースのレビューから導き出された可視性の定義を提供します。
ビジビリティ エスティメータのパフォーマンスを評価するための指標とフレームワークを紹介します。
当社のメトリクスは、ラベル付けされた実世界およびインフラストラクチャ レーダーとカメラからのシミュレーション データを使用して検証されます。このフレームワークは、安全上重要な誤った可視または不可視の推定を簡単に識別します。
メトリクスを適用して、センサーとオブジェクトの 3D 標高をモデル化することで、レーダーとカメラの可視性推定器を強化します。
この改良は、従来の平面 2D アプローチよりも信頼性と安全性において優れています。

要約(オリジナル)

Sensor visibility is crucial for safety-critical applications in automotive, robotics, smart infrastructure and others: In addition to object detection and occupancy mapping, visibility describes where a sensor can potentially measure or is blind. This knowledge can enhance functional safety and perception algorithms or optimize sensor topologies. Despite its significance, to the best of our knowledge, neither a common definition of visibility nor performance metrics exist yet. We close this gap and provide a definition of visibility, derived from a use case review. We introduce metrics and a framework to assess the performance of visibility estimators. Our metrics are verified with labeled real-world and simulation data from infrastructure radars and cameras: The framework easily identifies false visible or false invisible estimations which are safety-critical. Applying our metrics, we enhance the radar and camera visibility estimators by modeling the 3D elevation of sensor and objects. This refinement outperforms the conventional planar 2D approach in trustfulness and thus safety.

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