ORFD：非舗装路面のフリー空間検出のためのデータセットとベンチマーク

フリー空間検出は自動運転技術の重要な構成要素であり、軌道計画においても重要な役割を果たしている。過去10年間、ディープラーニングに基づくフリー空間検出手法が実現可能であることが示されてきた。しかし、これらの研究は都市道路環境に主に注目しており、オフロード環境向けのフリー空間検出に特化したディープラーニング手法は、オフロード用のベンチマークが不足していたため、ほとんど存在しなかった。本論文では、我々の知る限り、初めてのオフロードフリー空間検出データセットであるORFDデータセットを提示する。このデータセットは、森林、農地、草地、田園地帯といった異なるシーン、晴天、雨天、霧天、雪天といった異なる天候条件、明るい光、昼間、薄明、暗闇といった異なる照明条件下で収集されたものであり、全12,198組のLiDAR点群データとRGB画像ペアを含み、走行可能領域、走行不能領域、到達不能領域が詳細にアノテーションされている。また、フリー空間検出タスクにおける広い受容野の要件を満たすため、局所的・グローバルな情報を統合するTransformerアーキテクチャを活用した新規ネットワーク「OFF-Net」を提案する。さらに、LiDARとRGB画像の情報を動的に融合するためのクロスアテンション機構を導入し、高精度なオフロードフリー空間検出を実現した。データセットおよびコードは、https://github.com/chaytonmin/OFF-Net にて公開されている。