Geo-locating Road Objects using Inverse Haversine Formula with NVIDIA Driveworks

要約

地理位置情報は、自動運転車と高度な交通監視インフラストラクチャのシームレスな機能に不可欠です。
このペーパーでは、NVIDIA DriveWorks プラットフォームを活用し、単眼カメラを使用して道路オブジェクトの位置を特定する方法を紹介します。
当社では、センチメートル測位サービス (CPOS) と逆ハベルサイン公式を使用して、道路オブジェクトの地理的位置を正確に特定します。
NVIDIA DriveWorks プラットフォームのリアルタイム アルゴリズム処理機能により、先進運転支援システム (ADAS) および自動運転プラットフォームの瞬時の物体認識と空間位置特定が可能になります。
自動運転 (AD) プラットフォームに適した測定パイプラインを紹介し、NVIDIA DriveWorks を使用してカメラを調整するための詳細なガイドラインを提供します。
実験は、制御された設定と動的設定の両方でターゲットの地理位置を特定するための提案された方法の精度を検証するために実行されました。
このアプローチでは、AD プラットフォームが静止している場合は 1m 未満の誤差で、半径 15m 以内の高速時 (つまり、最大 60km/h) では 4m 未満の誤差でターゲットの位置を特定できることを示します。

要約(オリジナル)

Geolocation is integral to the seamless functioning of autonomous vehicles and advanced traffic monitoring infrastructures. This paper introduces a methodology to geolocate road objects using a monocular camera, leveraging the NVIDIA DriveWorks platform. We use the Centimeter Positioning Service (CPOS) and the inverse Haversine formula to geo-locate road objects accurately. The real-time algorithm processing capability of the NVIDIA DriveWorks platform enables instantaneous object recognition and spatial localization for Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) and autonomous driving platforms. We present a measurement pipeline suitable for autonomous driving (AD) platforms and provide detailed guidelines for calibrating cameras using NVIDIA DriveWorks. Experiments were carried out to validate the accuracy of the proposed method for geolocating targets in both controlled and dynamic settings. We show that our approach can locate targets with less than 1m error when the AD platform is stationary and less than 4m error at higher speeds (i.e. up to 60km/h) within a 15m radius.

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