CVPR 2023|相机与激光雷达联合风险分析

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#论文# CVPR 2023|相机与激光雷达联合风险分析

【Joint Camera and LiDAR Risk Analysis】

作者单位：奥地利国家技术研究院（AIT）

文章链接：https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2023W/WA...

基于相机的传感器与激光雷达的传感器融合在增强鲁棒性的前提下被广泛应用于自主系统中。相反，由于它们的功能原理重叠，它们也共享许多可能导致降级运行的风险因素。本工作将危险与可操作性研究( HAZOP )风险分析方法应用于LiDAR传感器，并将其与现有的基于相机的HAZOP联系起来。这种系统性的方法得到了LiDAR数据中数据质量降低的潜在来源的结构化列表。

基于相机系统(例如,透明或反射)识别出的许多风险因素可以与相应LiDAR数据中的退化相关联。为了验证我们的发现，对公共数据集A2D2进行了分析，以确定这些共同发生的相机-激光雷达风险因素。此外，在可控的实验室条件下进行实验，以量化各种已识别风险的影响。我们的HAZOP结果公开发布，旨在改进传感器系统的设计和使用，以及为更安全的自主系统提供训练和测试数据集。