自动驾驶车辆的盲点估计基于基于场景的随机参考传感器模拟
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本论文介绍了一种用于估计自动驾驶车辆和 / 或机器人应用的传感器设置的盲区的方法。与依赖几何近似的先前方法相比，我们提出的方法利用准确且详细的 3D 模拟环境，提供了更实际的覆盖范围估计。我们的方法利用来自 LiDAR 传感器的点云或高保真仿真目标场景的相机深度图像，提供准确且可操作的可见性估计。基于蒙特卡洛的参考传感器仿真使我们能够准确地估计盲区大小作为覆盖度度量，并了解任意位置上的物体检测概率。
本论文介绍了一种用于估计自动驾驶车辆和机器人应用的传感器设置的盲区的方法。该方法利用准确且详细的3D模拟环境，提供更实际的覆盖范围估计。通过使用LiDAR传感器的点云或高保真仿真目标场景的相机深度图像，该方法提供准确且可操作的可见性估计。通过基于蒙特卡洛的参考传感器仿真，能够准确地估计盲区大小，并了解任意位置上的物体检测概率。
