Optical Flow Based Detection and Tracking of Moving Objects for Autonomous Vehicles

要約

周囲の移動物体とその軌道の正確な速度推定は、自動運転車 (AV) の安全性に直接影響を与える認識システムの重要な要素です。
このようなオブジェクトの種類やサイズが多様であり、動的かつランダムな動作を行うため、これらは簡単な問題ではありません。
最近の点群ベースのソリューションでは、反復最近接点 (ICP) 手法がよく使用されますが、これには特定の制限があることが知られています。
たとえば、反復的な性質があるため計算コストが高く、ターゲット オブジェクトの相対速度が増加する (>2 m/秒) と推定誤差が悪化することがよくあります。
このような欠点を動機として、この論文ではまず、オプティカル フロー技術に基づく AV 用の新しい移動物体検出および追跡 (DATMO) を提案します。この技術は、このような問題に対して計算効率が高く、精度が高いことが証明されています。
\textcolor{black}{これは、運転シナリオをベクトル場として表現し、時空間的連続性を確保するためにベクトル微積分の理論を適用することによって達成されます。}また、この研究で実行された、提案された DATMO 技術の包括的な性能評価の結果も報告します。
合成データと現実世界のデータを使用します。
本研究の結果は、文献に記載されている DATMO 手法と比較して、移動体の相対速度の広い範囲における推定精度と処理時間の点で、提案手法が優れていることを示しています。
最後に、提案された DATMO 技術のさまざまなシステムおよび環境パラメータ、および移動物体の相対速度に対する推定誤差の感度を評価し、議論します。

要約(オリジナル)

Accurate velocity estimation of surrounding moving objects and their trajectories are critical elements of perception systems in Automated/Autonomous Vehicles (AVs) with a direct impact on their safety. These are non-trivial problems due to the diverse types and sizes of such objects and their dynamic and random behaviour. Recent point cloud based solutions often use Iterative Closest Point (ICP) techniques, which are known to have certain limitations. For example, their computational costs are high due to their iterative nature, and their estimation error often deteriorates as the relative velocities of the target objects increase (>2 m/sec). Motivated by such shortcomings, this paper first proposes a novel Detection and Tracking of Moving Objects (DATMO) for AVs based on an optical flow technique, which is proven to be computationally efficient and highly accurate for such problems. \textcolor{black}{This is achieved by representing the driving scenario as a vector field and applying vector calculus theories to ensure spatiotemporal continuity.} We also report the results of a comprehensive performance evaluation of the proposed DATMO technique, carried out in this study using synthetic and real-world data. The results of this study demonstrate the superiority of the proposed technique, compared to the DATMO techniques in the literature, in terms of estimation accuracy and processing time in a wide range of relative velocities of moving objects. Finally, we evaluate and discuss the sensitivity of the estimation error of the proposed DATMO technique to various system and environmental parameters, as well as the relative velocities of the moving objects.

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