Estimating Visibility from Alternate Perspectives for Motion Planning with Occlusions

要約

可視性は、特にオクルージョンのある環境を移動する場合、自動運転車 (AV) の計画と制御において重要な側面です。
ただし、AV が複数のオクルージョンを含む軌道をたどる場合、既存の方法では各オクルージョンを個別に評価し、それぞれの可視性コストを計算し、全体のコストを最小限に抑えるためにプランナーに依存します。
これにより、個々のオクルージョン コストが相反するように見えるため、プランナーにとって優先順位が矛盾する可能性があります。
この問題は、環境内のオクルージョンを集約して表示できる代替パースペクティブ コスト マップを作成することで解決します。
コスト マップ上の各セルの値は、車両がその場所を訪れることで環境について取得できる視覚情報の量の尺度です。
提案手法では、地図データとセンサーデータの両方から抽出された観測位置とオクルージョンターゲットを特定します。
各観測位置の代替視点を推定し、すべての推定値を単一の代替視点コスト マップに組み合わせて動作計画を立てる方法を示します。

要約(オリジナル)

Visibility is a crucial aspect of planning and control of autonomous vehicles (AV), particularly when navigating environments with occlusions. However, when an AV follows a trajectory with multiple occlusions, existing methods evaluate each occlusion individually, calculate a visibility cost for each, and rely on the planner to minimize the overall cost. This can result in conflicting priorities for the planner, as individual occlusion costs may appear to be in opposition. We solve this problem by creating an alternate perspective cost map that allows for an aggregate view of the occlusions in the environment. The value of each cell on the cost map is a measure of the amount of visual information that the vehicle can gain about the environment by visiting that location. Our proposed method identifies observation locations and occlusion targets drawn from both map data and sensor data. We show how to estimate an alternate perspective for each observation location and then combine all estimates into a single alternate perspective cost map for motion planning.

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