Dynamic Risk Assessment Methodology with an LDM-based System for Parking Scenarios

要約

このペーパーでは、駐車シナリオにおける ADAS (先進運転支援システム) アルゴリズムの動的なリスク評価を構築し、屋外と屋内の認識を融合して現場の理解を深め、より包括的なリスク推定を行うための方法論について説明します。
これには、車両の内外の状況に応じた動的リスク手法の定義、ADAS ベンチマーク目的のリスク評価のマルチセンサー データセットの作成、車両からのデータを融合するローカル ダイナミック マップ (LDM) が含まれます。
車の外装と内装を分析して、LDM ベースの動的リスク評価システム (DRAS) を構築します。

要約(オリジナル)

This paper describes the methodology for building a dynamic risk assessment for ADAS (Advanced Driving Assistance Systems) algorithms in parking scenarios, fusing exterior and interior perception for a better understanding of the scene and a more comprehensive risk estimation. This includes the definition of a dynamic risk methodology that depends on the situation from inside and outside the vehicle, the creation of a multi-sensor dataset of risk assessment for ADAS benchmarking purposes, and a Local Dynamic Map (LDM) that fuses data from the exterior and interior of the car to build an LDM-based Dynamic Risk Assessment System (DRAS).

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