電子情報通信学会 研究会発表申込システム
講演論文 詳細
技報閲覧サービス
技報オンライン
‥‥ (ESS/通ソ/エレソ/ISS)
技報アーカイブ
‥‥ (エレソ/通ソ)
 トップに戻る 前のページに戻る   [Japanese] / [English] 

講演抄録/キーワード
講演名 2016-12-02 10:05
3D Scene Understanding at Urban Intersections for Autonomous Vehicles
Prarthana Bhattacharyya・○Yanlei GuJiali BaoShunsuke KamijoUTokyoWBS2016-69 ITS2016-36 RCC2016-58
抄録 (和) Urban intersections exhibit very complex driving behavior and are extremely prone to traffic accidents and collisions. It is thus very important for autonomous vehicles to comprehensively analyze and interpret the traffic suroundings before it can plan its subsequent motion. This paper presents a stereo vision and digital map based approach for autonomous vehicles to geometrically, contextually and semantically understand the 3D driving environment at urban intersections. Stereo vision is used to detect, classify and track dynamic obstacles, while digital 2D and 3D maps of the environment are used to identify static obstacles and provide context to the dynamic traffic participants. This paper also addresses the crucial aspect of ego-position and ego-motion estimation for accurate scene understanding systems by proposing to integrate the global navigation satellite systems (GNSS), inertial navigation sensors (INS) and on-board camera. Experiments conducted in various challenging conditions at Hitotsubashi, Tokyo demonstrate the effectiveness of the proposed system in providing comprehensive awareness of the traffic surroundings. 
(英) Urban intersections exhibit very complex driving behavior and are extremely prone to traffic accidents and collisions. It is thus very important for autonomous vehicles to comprehensively analyze and interpret the traffic suroundings before it can plan its subsequent motion. This paper presents a stereo vision and digital map based approach for autonomous vehicles to geometrically, contextually and semantically understand the 3D driving environment at urban intersections. Stereo vision is used to detect, classify and track dynamic obstacles, while digital 2D and 3D maps of the environment are used to identify static obstacles and provide context to the dynamic traffic participants. This paper also addresses the crucial aspect of ego-position and ego-motion estimation for accurate scene understanding systems by proposing to integrate the global navigation satellite systems (GNSS), inertial navigation sensors (INS) and on-board camera. Experiments conducted in various challenging conditions at Hitotsubashi, Tokyo demonstrate the effectiveness of the proposed system in providing comprehensive awareness of the traffic surroundings.
キーワード (和) 3D Scene Understanding / Digital Map / Stereo Vision / Integration / Vehicle Self-localization / / /  
(英) 3D Scene Understanding / Digital Map / Stereo Vision / Integration / Vehicle Self-localization / / /  
文献情報 信学技報, vol. 116, no. 338, ITS2016-36, pp. 125-130, 2016年12月.
資料番号 ITS2016-36 
発行日 2016-11-24 (WBS, ITS, RCC) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード WBS2016-69 ITS2016-36 RCC2016-58

研究会情報
研究会 WBS RCC ITS  
開催期間 2016-12-01 - 2016-12-02 
開催地(和) サンポートホール高松 
開催地(英) Sunport Hall Takamatsu 
テーマ(和) ITS通信,高信頼制御通信,レーダ・センシング技術及び一般 
テーマ(英) ITS Communications, Reliable Communication and Control, Rader and Sensing, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 ITS 
会議コード 2016-12-WBS-RCC-ITS 
本文の言語 英語 
タイトル(和)  
サブタイトル(和)  
タイトル(英) 3D Scene Understanding at Urban Intersections for Autonomous Vehicles 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 3D Scene Understanding / 3D Scene Understanding  
キーワード(2)(和/英) Digital Map / Digital Map  
キーワード(3)(和/英) Stereo Vision / Stereo Vision  
キーワード(4)(和/英) Integration / Integration  
キーワード(5)(和/英) Vehicle Self-localization / Vehicle Self-localization  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) Prarthana Bhattacharyya / Prarthana Bhattacharyya /
第1著者 所属(和/英) The University of Tokyo (略称: 東大)
The University of Tokyo (略称: UTokyo)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) Yanlei Gu / Yanlei Gu /
第2著者 所属(和/英) The University of Tokyo (略称: 東大)
The University of Tokyo (略称: UTokyo)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) Jiali Bao / Jiali Bao /
第3著者 所属(和/英) The University of Tokyo (略称: 東大)
The University of Tokyo (略称: UTokyo)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) Shunsuke Kamijo / Shunsuke Kamijo /
第4著者 所属(和/英) The University of Tokyo (略称: 東大)
The University of Tokyo (略称: UTokyo)
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第5著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第6著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第7著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第7著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第8著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第8著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第9著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第9著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第10著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第10著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第11著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第11著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第12著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第12著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第13著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第13著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第14著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第14著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第15著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第15著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第16著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第16著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第17著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第17著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第18著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第18著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第19著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第19著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第20著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第20著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
講演者
発表日時 2016-12-02 10:05:00 
発表時間 25 
申込先研究会 ITS 
資料番号 IEICE-WBS2016-69,IEICE-ITS2016-36,IEICE-RCC2016-58 
巻番号(vol) IEICE-116 
号番号(no) no.337(WBS), no.338(ITS), no.339(RCC) 
ページ範囲 pp.125-130 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-WBS-2016-11-24,IEICE-ITS-2016-11-24,IEICE-RCC-2016-11-24 


[研究会発表申込システムのトップページに戻る]

[電子情報通信学会ホームページ]


IEICE / 電子情報通信学会