要約
車両の通信およびネットワーキング技術が進歩し続けるにつれて、インフラストラクチャベースの路側認識は、コネクテッド自動運転車 (CAV) アプリケーションの極めて重要なツールとして浮上しています。
カメラやライダーなどの路側センサーは高い位置に設置されているため、多くの場合、物体の遮蔽が軽減され、遮るもののない視界が得られます。
これにより、車載の認識に比べて明らかな利点が得られ、道路上の物体のより堅牢かつ正確な検出が可能になります。
この文書では、CAV 向けに特別に設計された最先端の路側認識システムである MSight について説明します。
MSight は、リアルタイムの車両検出、位置特定、追跡、および短期軌道予測を提供します。
評価では、遅延を最小限に抑えながらレーンレベルの精度を維持するシステムの能力が強調され、CAV の安全性と効率を向上させる幅広い用途の可能性が明らかになりました。
現在、MSight はミシガン州アナーバー市の 2 車線環状交差点で年中無休で稼働しています。
要約(オリジナル)
As vehicular communication and networking technologies continue to advance, infrastructure-based roadside perception emerges as a pivotal tool for connected automated vehicle (CAV) applications. Due to their elevated positioning, roadside sensors, including cameras and lidars, often enjoy unobstructed views with diminished object occlusion. This provides them a distinct advantage over onboard perception, enabling more robust and accurate detection of road objects. This paper presents MSight, a cutting-edge roadside perception system specifically designed for CAVs. MSight offers real-time vehicle detection, localization, tracking, and short-term trajectory prediction. Evaluations underscore the system’s capability to uphold lane-level accuracy with minimal latency, revealing a range of potential applications to enhance CAV safety and efficiency. Presently, MSight operates 24/7 at a two-lane roundabout in the City of Ann Arbor, Michigan.
arxiv情報
| 著者 | Rusheng Zhang,Depu Meng,Shengyin Shen,Zhengxia Zou,Houqiang Li,Henry X. Liu |
| 発行日 | 2023-10-08 21:32:30+00:00 |
| arxivサイト | arxiv_id(pdf) |
提供元, 利用サービス
arxiv.jp, Google