机构名称：
¥ 1.0
摘要：自动驾驶汽车（AVS）在很大程度上依靠LiDAR感知来了解环境的理解和导航。LIDAR强度提供了有关反射激光信号的有价值信息，并在增强AV的感知能力方面起着至关重要的作用。但是，由于环境中物体的材料特性不可用，并且激光束与环境之间的复杂相互作用，因此准确模拟激光雷达强度仍然是一个挑战。所提出的方法旨在通过将基于物理的模态纳入深度学习框架中来提高强度模拟的准确性。捕获激光束与物体之间相互作用的关键实体之一是入射角。在这项工作中，我们证明，将激光雷达的入射角作为单独的输入方式添加到深神经网络中可以显着增强结果。我们将这种新颖的输入方式整合到了两个突出的深度学习体系结构中：U-NET，一个卷积神经网络（CNN）和PIX2PIX，一种生成的对抗性网络（GAN）。我们研究了这两个体系结构的强度预测任务，并使用了Semantickitti和VoxelScape数据集进行实验。综合分析表明，这两种体系结构都从发射角中受益，作为附加输入。此外，Pix2Pix体系结构的表现优于U-NET，尤其是在合并入射角时。
朝着物理意识到的深度学习体系结构用于激光雷达强度模拟
主要关键词
相关文件推荐
