論文の概要: LiveMap: Real-Time Dynamic Map in Automotive Edge Computing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.10252v1
• Date: Wed, 16 Dec 2020 15:00:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-04 11:17:16.039233
• Title: LiveMap: Real-Time Dynamic Map in Automotive Edge Computing
• Title（参考訳）: LiveMap: 自動車エッジコンピューティングにおけるリアルタイム動的マップ
• Authors: Qiang Liu, Tao Han, Jiang (Linda) Xie, BaekGyu Kim
• Abstract要約: LiveMapは、接続された車両のデータをサブ秒でクラウドソーシングし、道路上のオブジェクトを検出し、一致させ、追跡するリアルタイムダイナミックマップです。 車両の計算を適応的にオフロードできるlivemapの制御プレーンを開発した。 小型テストベッド上でLiveMapを実装し,大規模ネットワークシミュレータを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.195521569220448
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Autonomous driving needs various line-of-sight sensors to perceive surroundings that could be impaired under diverse environment uncertainties such as visual occlusion and extreme weather. To improve driving safety, we explore to wirelessly share perception information among connected vehicles within automotive edge computing networks. Sharing massive perception data in real time, however, is challenging under dynamic networking conditions and varying computation workloads. In this paper, we propose LiveMap, a real-time dynamic map, that detects, matches, and tracks objects on the road with crowdsourcing data from connected vehicles in sub-second. We develop the data plane of LiveMap that efficiently processes individual vehicle data with object detection, projection, feature extraction, object matching, and effectively integrates objects from multiple vehicles with object combination. We design the control plane of LiveMap that allows adaptive offloading of vehicle computations, and develop an intelligent vehicle scheduling and offloading algorithm to reduce the offloading latency of vehicles based on deep reinforcement learning (DRL) techniques. We implement LiveMap on a small-scale testbed and develop a large-scale network simulator. We evaluate the performance of LiveMap with both experiments and simulations, and the results show LiveMap reduces 34.1% average latency than the baseline solution.
• Abstract（参考訳）: 自律運転は、視覚的閉塞や極端な天候といった様々な環境の不確実性の下で障害を受ける可能性のある環境を知覚するために、様々な視線センサーを必要とする。 運転安全性を向上させるため,自動車エッジコンピューティングネットワークにおいて,接続された車両間で知覚情報を無線で共有することを検討する。 しかし、動的ネットワーク条件と様々な計算ワークロードの下で、大量の知覚データをリアルタイムで共有することは困難である。 本稿では,道路上の物体を検出し,一致し,追跡するリアルタイム動的マップであるLiveMapを提案する。 オブジェクト検出,投影,特徴抽出,オブジェクトマッチングにより個々の車両データを効率的に処理し,複数車両からのオブジェクトとオブジェクトの組み合わせを効果的に統合するLiveMapのデータプレーンを開発した。 我々は,車載計算の適応的オフロードを可能にするLiveMapの制御プレーンを設計し,深部強化学習(DRL)技術に基づく車両のオフロード遅延を低減するインテリジェントな車両スケジューリングおよびオフロードアルゴリズムを開発した。 小型テストベッド上でLiveMapを実装し,大規模ネットワークシミュレータを開発した。 実験とシミュレーションの両方でLiveMapの性能を評価し,結果からベースラインソリューションよりも34.1%平均遅延を低減した。

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