自動運転車の視覚システム向け深度推定アルゴリズムに関する研究
研究背景、概要、目的
近年、自動運転技術が進展し、環境認識や自己位置推定、経路計画が重要な研究課題となっている。特に深度推定はこれらの精度向上に不可欠であり、主にLiDARやカメラから取得される。カメラはコスト効率とデータ密度の面で実用的だ。ステレオカメラは高精度な深度情報を提供し、マルチカメラは広範な視野を確保する。
本研究では、最先端のステレオ深度推定アルゴリズムをマルチカメラに適用したが、精度は向上せず、モデル改善が必要である。
参考文献
・Gangwei Xu et al. Igev++: Iterative multi-range geometry encoding volumes for stereo matching, arXiv preprint arXiv:2409.00638, 2024.
・Luigi Piccinelli et al. UniDepth: Universal monocular metric depth estimation, CVPR, 2024.