Survey on LiDAR Perception in Adverse Weather Conditions

要約

タイトル：劣悪な気象条件下でのLiDAR認識に関する調査

要約：
– 自動運転車は、周囲の状況を把握するために様々なセンサーに依存しており、環境認識から車両の振る舞いが計画されているため、その信頼性は安全上非常に重要である。
– アクティブLiDARセンサーは、正確な3Dシーン表現を作成できるため、自動運転車にとって環境認識において有価値なものである。
– しかし、霧、雪、雨などの劣悪な気象条件下では、光の散乱や遮蔽によりLiDARのパフォーマンスが変化することがある。
– この制限は、最近、認識パフォーマンス低下を緩和するアプローチに関する大規模な研究を促した。
– 本調査では、LiDARベースの環境認識において劣悪な気象条件に対処するための異なる側面を収集、分析、および議論した。
– 適切なデータの入手可能性、生のポイントクラウド処理とノイズ除去、劣悪な気象条件による欠点を緩和するための堅牢な認識アルゴリズムおよびセンサーフュージョンなどのトピックについて取り上げた。
– さらに、現在の文献における最も切迫したギャップを特定し、有望な研究方向を指摘している。

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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arxiv.jp, OpenAI