CVPRApr, 2020

使用以规划者为中心的度量方法学习评估感知模型

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TL;DR本研究提出了一种面向自动驾驶的三维物体检测的原则性指标，可以测量检测结果对车辆驾驶的影响，该指标可以考虑除 “零误报” 和 “零漏报” 之外的其他因素比如目标与车辆的距离和速度，从而代表了一种新的衡量标准。
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发现论文，激发创造
  • 自动驾驶中 3D 物体检测的离线评估

    在本研究中，我们通过对 16 种物体检测模型在 CARLA 模拟器上的大量实验，首次实证评估了不同检测指标对驾驶性能的预测能力。我们发现 nuScenes 检测得分与驾驶性能的相关性高于广泛采用的平均精度指标，并呼吁谨慎依赖新兴的以规划为中心的指标类别。

    Aug, 2023

  • 自动驾驶感知系统可信度评分指标探究

    该研究探讨了自主驾驶汽车中目标检测算法的可靠性问题，提出一种设计在线指标以准确评估目标检测算法的可信度的方法，并采用现实的图像扰动对各种量化指标进行评估。

    Dec, 2021

  • 无法学习：为自动驾驶汽车自主识别感知故障

    本文讨论使用深度学习的物体检测方法在自动驾驶汽车中出现的错误，提出了一种自动化方法来识别没有基准标签的物体检测器的错误，重点研究了时间和立体不一致性这两个方面的错检，并展示了数据集和代码供进一步研究。

    Jun, 2017

  • 安全导航的物体关键性

    配置和部署能够成功提取对象相关性知识的对象检测器，并利用这些知识来改善轨迹规划任务。在给定物体检测器的情况下，基于对象的相关性和传统的置信度阈值进行过滤，可以减少错过相关对象的风险，降低危险轨迹的可能性，并总体上提高轨迹的质量。

    Apr, 2024

  • 从安全和可靠性角度评价物体（误）检测的后果：讨论和措施

    本研究旨在通过建立物体关键性模型，提出新的物体检测评估措施来评估自动驾驶中物体检测的安全性和可靠性，并在 nuScenes 数据集上对九种物体检测器进行比较，结果表明，在多种情况下，根据 nuScenes 排名表现最好的物体检测器当重点关注安全性和可靠性时，并不是最好的选择。

    Mar, 2022

  • 使用 IoGT 和距离度量方法提高自动驾驶中 3D 物体检测器的安全性

    通过结合 IoGT 指标和距离比率，该论文提出了一种直接的安全度量，特别适用于自动驾驶场景下的三维物体检测器，并将 IoGT 改进为常用精度导向的损失函数，实验证明使用该损失函数训练的目标检测器显著降低了不安全预测率，同时保持良好性能和稳定性。

    Sep, 2022

  • 3D 摄像机评估的碰撞避免度量

    为了解决当前标准相机评估指标无法准确考虑应用上下文的问题，我们提出了一种新的用于评估点云的度量标准，该度量标准专门设计用于评估 3D 相机在关键的避碰任务中的适用性，并结合应用特定的考虑因素来提供一个更准确的评估控制机器人安全导航性能的度量标准。

    May, 2024

  • 自动驾驶中的鲁棒性感知 3D 物体检测：综述与展望

    在现代自动驾驶领域中，感知系统是不可或缺的，它可以准确评估周围环境的状态，从而实现知情预测和规划。本研究重点研究了感知系统的鲁棒性、准确性和延迟性在实际情况下的评估，通过对基于摄像头、LiDAR 和多模态的 3D 物体检测算法进行全面评估，特别是在 KITTI-C 和 nuScenes-C 等数据集上进行公平比较，发现多模态的 3D 检测方法表现出更强的鲁棒性，并引入了一个新的分类系统以提高文献的清晰度。本调查旨在为当前三维物体检测算法在实际应用中的能力和限制提供更实用的视角，从而引导未来的研究朝向鲁棒性为中心的发展。

    Jan, 2024

  • 规划师的超验唯理主义：从规划角度评估自动驾驶的感知

    本研究提出了一种基于期望效用最大化的规范框架以及一个新型分析噪声影响的通用度量方法，通过内积几何学的方法分析了世界状态估计噪声对规划的影响。

    Jun, 2023

  • 自动驾驶中的三维物体检测：综述与新展望

    本文综述了自动驾驶技术中感知系统中重要的一环 - 三维物体检测的研究进展以及应用，包括基于激光雷达和基于相机的方法，并分析了各自的优缺点和潜在的应用场景。

    Jun, 2022