Autonomous Driving in Unstructured Environments: How Far Have We Come?

要約

構造化されていない屋外環境における自律走行に関する研究は、環境の多様性やシーンの複雑さといった課題のために、構造化された都市環境よりも進んでいない。農村部や険しい地形など、これらの環境は、構造化された都市部では一般的でない独特の障害をもたらす。このような困難にもかかわらず、非構造的な屋外環境での自律走行は、農業、採鉱、軍事作戦などのアプリケーションにとって極めて重要である。本サーベイでは、構造化されていない屋外環境での自律走行に関する250以上の論文をレビューし、オフラインマッピング、ポーズ推定、環境認識、経路計画、エンドツーエンドの自律走行、データセット、関連する課題を取り上げる。また、新たなトレンドと将来の研究の方向性についても議論する。このレビューの目的は、知識を集約し、非構造化環境における自律走行のさらなる研究を促進することである。現在進行中の研究を支援するため、最新の文献やオープンソースプロジェクトを含むアクティブなリポジトリをhttps://github.com/chaytonmin/Survey-Autonomous-Driving-in-Unstructured-Environments。

要約(オリジナル)

Research on autonomous driving in unstructured outdoor environments is less advanced than in structured urban settings due to challenges like environmental diversities and scene complexity. These environments-such as rural areas and rugged terrains-pose unique obstacles that are not common in structured urban areas. Despite these difficulties, autonomous driving in unstructured outdoor environments is crucial for applications in agriculture, mining, and military operations. Our survey reviews over 250 papers for autonomous driving in unstructured outdoor environments, covering offline mapping, pose estimation, environmental perception, path planning, end-to-end autonomous driving, datasets, and relevant challenges. We also discuss emerging trends and future research directions. This review aims to consolidate knowledge and encourage further research for autonomous driving in unstructured environments. To support ongoing work, we maintain an active repository with up-to-date literature and open-source projects at: https://github.com/chaytonmin/Survey-Autonomous-Driving-in-Unstructured-Environments.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, DeepL