悪天候下における3Dオブジェクト検出のための実LiDAR点群上でのフォグシミュレーション

本研究は、霧天气条件下におけるLiDARを用いた3次元物体検出という困難な課題に取り組む。このような環境下でのデータ収集およびアノテーションは、時間・人的労力・コストの面で極めて負担が大きい。本論文では、晴天時に撮影されたシーンに物理的に正確な霧をシミュレーションすることで、既存の豊富な晴天データセットを本タスクに再利用可能にするアプローチを提案する。本研究の貢献は以下の2点である。1）任意のLiDARデータセットに適用可能な物理的に妥当な霧シミュレーション手法を構築した。これにより、追加コストをかけずに大規模な霧天气データを容易に取得できるようになった。この部分的に合成されたデータは、3次元物体検出やトラッキング、あるいは同時定位と地図作成（SLAM）といった複数の周辺認識手法の、実際の霧天气データに対するロバスト性向上に活用可能である。2）複数の最先端検出手法を用いた広範な実験を通じて、本研究で提案する霧シミュレーションが、霧環境下における3次元物体検出性能を顕著に向上させられることを示した。したがって、本研究は「Seeing Through Fog」データセットにおける強力な3次元物体検出ベースラインを初めて提供した。コードはwww.trace.ethz.ch/lidar_fog_simulationにて公開されている。