Survey on LiDAR Perception in Adverse Weather Conditions

要約

自動運転車は、さまざまなセンサーを利用して周囲に関する情報を収集します。
車両の動作は環境認識に基づいて計画されるため、安全上の理由からその信頼性が非常に重要になります。
アクティブ LiDAR センサーはシーンの正確な 3D 表現を作成できるため、自動運転車の環境認識にとって価値のある追加機能となります。
光の散乱と遮蔽により、霧、雪、雨などの悪天候条件下では LiDAR の性能が変化します。
この制限により、最近、知覚性能の低下を軽減するアプローチに関する多くの研究が促進されました。
この調査では、LiDAR ベースの環境認識における悪天候への対処に関するさまざまな側面を収集、分析、議論しました。
私たちは、適切なデータの利用可能性、生の点群処理とノイズ除去、堅牢な認識アルゴリズム、悪天候によって引き起こされる欠点を軽減するためのセンサー フュージョンなどのトピックに取り組みます。
さらに、現在の文献で最も差し迫ったギャップを特定し、有望な研究の方向性を正確に示します。

要約(オリジナル)

Autonomous vehicles rely on a variety of sensors to gather information about their surrounding. The vehicle’s behavior is planned based on the environment perception, making its reliability crucial for safety reasons. The active LiDAR sensor is able to create an accurate 3D representation of a scene, making it a valuable addition for environment perception for autonomous vehicles. Due to light scattering and occlusion, the LiDAR’s performance change under adverse weather conditions like fog, snow or rain. This limitation recently fostered a large body of research on approaches to alleviate the decrease in perception performance. In this survey, we gathered, analyzed, and discussed different aspects on dealing with adverse weather conditions in LiDAR-based environment perception. We address topics such as the availability of appropriate data, raw point cloud processing and denoising, robust perception algorithms and sensor fusion to mitigate adverse weather induced shortcomings. We furthermore identify the most pressing gaps in the current literature and pinpoint promising research directions.

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