論文の概要: Latency-Aware Collaborative Perception

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.08560v2
• Date: Thu, 21 Jul 2022 01:35:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-22 10:34:40.215370
• Title: Latency-Aware Collaborative Perception
• Title（参考訳）: レイテンシを考慮した協調認識
• Authors: Zixing Lei, Shunli Ren, Yue Hu, Wenjun Zhang and Siheng Chen
• Abstract要約: 本稿では,複数のエージェントからの非同期知覚機能を同時にタイムスタンプに適応させる,遅延認識型協調認識システムを提案する。 実験により,SyncNetを用いた遅延認識協調認識システムは,通信遅延のシナリオにおいて,最先端の協調認識手法よりも15.6%向上することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.421282624961883
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Collaborative perception has recently shown great potential to improve perception capabilities over single-agent perception. Existing collaborative perception methods usually consider an ideal communication environment. However, in practice, the communication system inevitably suffers from latency issues, causing potential performance degradation and high risks in safety-critical applications, such as autonomous driving. To mitigate the effect caused by the inevitable latency, from a machine learning perspective, we present the first latency-aware collaborative perception system, which actively adapts asynchronous perceptual features from multiple agents to the same time stamp, promoting the robustness and effectiveness of collaboration. To achieve such a feature-level synchronization, we propose a novel latency compensation module, called SyncNet, which leverages feature-attention symbiotic estimation and time modulation techniques. Experiments results show that the proposed latency aware collaborative perception system with SyncNet can outperforms the state-of-the-art collaborative perception method by 15.6% in the communication latency scenario and keep collaborative perception being superior to single agent perception under severe latency.
• Abstract（参考訳）: 協調的知覚は、最近、単一エージェント知覚よりも知覚能力を向上させる大きな可能性を示している。 既存の協調認識手法は通常理想的なコミュニケーション環境を考える。 しかし、実際には、通信システムは必然的にレイテンシの問題に悩まされ、潜在的な性能低下と自律運転のような安全クリティカルなアプリケーションに高いリスクをもたらす。 機械学習の観点から、避けられないレイテンシによる影響を軽減するため、複数のエージェントからの非同期知覚特徴を同時に適用し、コラボレーションの堅牢性と有効性を促進する、最初のレイテンシ対応協調認識システムを提案する。 このような機能レベルの同期を実現するため,我々はsyncnetと呼ばれる新しいレイテンシ補償モジュールを提案する。 実験の結果,SyncNetを用いた協調認識システムは,通信遅延のシナリオにおいて,最先端の協調認識手法よりも15.6%向上し,単一エージェントの認識よりも高度な協調認識を実現することができた。

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