胡瑜-越野自动驾驶感知技术挑战与进展_20240330.pdf

1、越野越野自动驾驶感知技术挑战与进展自动驾驶感知技术挑战与进展胡胡 瑜瑜智能计算机研究中心智能计算机研究中心中国科学院计算技术研究所中国科学院计算技术研究所2024年年3月月30日日OS2ATCANS越野自动驾驶感知技术挑战与进展越野自动驾驶感知技术挑战与进展 胡瑜胡瑜 OS2ATCOS2ATC户外场景占比显著增加，越野自动驾驶需求凸显户外场景占比显著增加，越野自动驾驶需求凸显数据来源：艾瑞咨询越野自动驾驶保障户外出行更安全户外场景占比显著增加户外极端工况极易引发交通事故弯道路段死亡率占比18%夜间无路灯死亡率占比37%数据来源：美国国家公路交通安全管理局数据来源：中国公安部ANS越野自动驾驶感

2、知技术挑战与进展越野自动驾驶感知技术挑战与进展 胡瑜胡瑜 OS2ATCOS2ATC挑战挑战道路平整+标识丰富+高精地图+车路协同城市车路协同道路平整高精地图标识丰富城市自动驾驶数据集算法仿真器不适用野外场景地形崎岖+标识稀少+无高精地图+无车路协同野外ANS越野自动驾驶感知技术挑战与进展越野自动驾驶感知技术挑战与进展 胡瑜胡瑜 OS2ATCOS2ATC感知技术面临的挑战感知技术面临的挑战可通行区域识别难ANS越野自动驾驶感知技术挑战与进展越野自动驾驶感知技术挑战与进展 胡瑜胡瑜 OS2ATCOS2ATC演示视频：可通行区域识别（演示视频：可通行区域识别（ORFD数据集）数据集）Honglian

3、g Ye,Jilin Mei*,Yu Hu*M2F2-Net:Multi-Modal FeatureFusion for UnstructuredOff-Road Freespace Detection，inIEEE Intelligent Vehicles Symposium(IV),2023https:/ 胡瑜胡瑜 OS2ATCOS2ATC视频演示：可通行区域识别（川藏线视频演示：可通行区域识别（川藏线SiTi数据集）数据集）RGB视频输入Surface Normal输入预测：蓝色区域人车混行阴影场景道路标线缺失临时道路施工Hongliang Ye,Jilin Mei*,Yu Hu*M2F

4、2-Net:Multi-Modal FeatureFusion for UnstructuredOff-Road Freespace Detection，inIEEE Intelligent Vehicles Symposium(IV),2023https:/ 胡瑜胡瑜 OS2ATCOS2ATC生成式数据增强对零样本目标检测任务的助益生成式数据增强对零样本目标检测任务的助益未见类原始数据+生成式数据增强+传统数据增强+参数调优牦牛3.5%75.5%76.2%77.7%https:/ Li,Jilin Mei,Jiancong Zhou,Yu Hu*Zero-shot Object Detect

5、ion Based on Dynamic Semantic Vectors,in IEEE International Conference on Robotics and Automation(ICRA),2023ANS越野自动驾驶感知技术挑战与进展越野自动驾驶感知技术挑战与进展 胡瑜胡瑜 OS2ATCOS2ATC不同场地工况，不同的规划策略不同场地工况，不同的规划策略碎石涉水沙地大坡度ANS越野自动驾驶感知技术挑战与进展越野自动驾驶感知技术挑战与进展 胡瑜胡瑜 OS2ATCOS2ATC基于地形感知约束强化学习的速度规划基于地形感知约束强化学习的速度规划Andong Yang,Wei Li*

6、,Yu Hu*Speed Planning Based on Terrain-Aware Constraint Reinforcement Learning in Rugged Environments,IEEE Robotics and Automation Letters(RAL),2024,9(3):2096-2103.设计地形约束提取模块，将RGB-D图像地形特征映射为安全速度上限设计地形与车辆动力学约束的强化学习方法，实现崎岖地形速度规划ANS越野自动驾驶感知技术挑