Autonomous Driving in Unstructured Environments: How Far Have We Come?

要約

構造化されていない屋外環境における自動運転の研究は、環境の多様性やシーンの複雑さなどの課題により、構造化された都市環境に比べて進んでいません。
農村部や起伏の多い地形などのこれらの環境は、構造化された都市部では一般的ではない独特の障害をもたらします。
これらの困難にもかかわらず、構造化されていない屋外環境での自動運転は、農業、鉱業、軍事作戦での用途にとって非常に重要です。
私たちの調査では、オフライン マッピング、姿勢推定、環境認識、経路計画、エンドツーエンドの自動運転、データセット、関連する課題など、非構造化屋外環境における自動運転に関する 250 以上の論文をレビューしています。
また、新たなトレンドと将来の研究の方向性についても説明します。
このレビューは、知識を統合し、非構造化環境における自動運転のさらなる研究を促進することを目的としています。
進行中の作業をサポートするために、最新の文献とオープンソース プロジェクトを含むアクティブなリポジトリを https://github.com/chaytonmin/Survey-Autonomous-Driving-in-Unstructed-Environments で維持しています。

要約(オリジナル)

Research on autonomous driving in unstructured outdoor environments is less advanced than in structured urban settings due to challenges like environmental diversities and scene complexity. These environments-such as rural areas and rugged terrains-pose unique obstacles that are not common in structured urban areas. Despite these difficulties, autonomous driving in unstructured outdoor environments is crucial for applications in agriculture, mining, and military operations. Our survey reviews over 250 papers for autonomous driving in unstructured outdoor environments, covering offline mapping, pose estimation, environmental perception, path planning, end-to-end autonomous driving, datasets, and relevant challenges. We also discuss emerging trends and future research directions. This review aims to consolidate knowledge and encourage further research for autonomous driving in unstructured environments. To support ongoing work, we maintain an active repository with up-to-date literature and open-source projects at: https://github.com/chaytonmin/Survey-Autonomous-Driving-in-Unstructured-Environments.

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