应用驱动定义自动驾驶感知Corner Case-绵羊汽车生活记录

nceptualization of Corner Cases for Perception in Highly Automated Driving“，颁发正在IEEEE IV‘21（2021年7月），作家来自德国几所大学和探究机构。呆板研习正在主动驾驶的一项根基义务是牢靠地检测和表明极度、新展示的、以及潜正在危机的状况，即Corner Cases的检测。此中一个繁复题目是缺乏一概的界说、术语和描画，越发是推敲到各式汽车传感器。这项任务供应了一种Corner Cases的利用驱动视角。起初推敲现有来自极度值（outlier）、别致性（novelty）、极度（anomaly）和OOD（out-of-distribution）检测的界说，展现出和特别状况（Corner Cases）的相闭和分歧。另外，增添雷达和激光雷达传感器，扩发现有的以相机为中央的corner cases，变得加倍体例化。为此，给出一个用于数据搜罗和解决的示例性用具链，出色corner cases检测的接口。作家还界说了一个新的corner cases级别，即要领层面的corner cases，它的展示是因为要领或数据分散中固有的不确定性变成的。界说视觉感知的体例化Corner Cases，此中Corner Cases按级别实行分类。这些级别基于包括的状况类型，并按表面性检测的繁复性排序。并推敲场景、对象（比方，越野滑雪的人）和域（比方，下雪的冬天）品级其余Corner Cases，将其总结为实质层。另外，看待场景级的Corner Cases，界说了时域层，比方，与行人比拟，越野滑雪人的极度运动。按照对象是涉及单个图像帧和点云（实质层）如故众个联贯帧（时域层）对Corner Cases做分组。为了供应更完全的Corner Cases界说，推敲众形式传感器的输入，本文把像素级和点云级Corner Cases的最低表面性检测繁复度做辨别，都称为传感器层。

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Edge Cases：指很少产生但仍旧推敲到的状况或参数，也相同于extreme cases或boundary cases。比拟之下，Corner Cases是由几种平常状况或参数的组合恰巧一同发作的，因而代表了罕睹或从未推敲过的状况或场景。Outlier: 界说为“一个考查结果与其他考查结果相差很大，乃至思疑它是由分别的机制发作的”。看待Corner Cases，遵从相同的体会。Anomalies: 有人行动噪声数据对待，这些数据会变成artifacts；一种界说是当作极低产生频率的事情。看待主动驾驶的Corner Cases，指不相符表率的行动，或形式中存正在偏离常态的状况。anomaly 和 corner case险些是同义词。Novelties: 指以前未睹过的实例或对象。也有说是，极度的空间或期间凑集，或已知进程的分散变更。新的状况、对象和运动形式的展示，是corner case的一个根基特性。如图是数据解决用具链的流水线图：席卷摄像头、激光雷达和雷达传感器，区分是数据获取（I）、数据预解决（II）、早期呆板研习（III）、数据调解（IV）、晚期呆板研习（V）和利用（VI）等程序，corner case能够展示正在用具链的众个枢纽。

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