論文の概要: V2XP-ASG: Generating Adversarial Scenes for Vehicle-to-Everything Perception

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.13679v1
• Date: Tue, 27 Sep 2022 20:34:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-29 17:57:02.534270
• Title: V2XP-ASG: Generating Adversarial Scenes for Vehicle-to-Everything Perception
• Title（参考訳）: V2XP-ASG:車間知覚のための対向シーンの生成
• Authors: Hao Xiang, Runsheng Xu, Xin Xia, Zhaoliang Zheng, Bolei Zhou, Jiaqi Ma
• Abstract要約: V2X知覚システムはすぐに大規模に展開される。 現実のデプロイメントに先立って,困難なトラフィックシナリオの下で,パフォーマンスの評価と改善を行なうには,どうすればよいのでしょう? 本稿では,V2XP-ASGのオープンなシーン生成手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.41995438002604
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Recent advancements in Vehicle-to-Everything communication technology have enabled autonomous vehicles to share sensory information to obtain better perception performance. With the rapid growth of autonomous vehicles and intelligent infrastructure, the V2X perception systems will soon be deployed at scale, which raises a safety-critical question: how can we evaluate and improve its performance under challenging traffic scenarios before the real-world deployment? Collecting diverse large-scale real-world test scenes seems to be the most straightforward solution, but it is expensive and time-consuming, and the collections can only cover limited scenarios. To this end, we propose the first open adversarial scene generator V2XP-ASG that can produce realistic, challenging scenes for modern LiDAR-based multi-agent perception system. V2XP-ASG learns to construct an adversarial collaboration graph and simultaneously perturb multiple agents' poses in an adversarial and plausible manner. The experiments demonstrate that V2XP-ASG can effectively identify challenging scenes for a large range of V2X perception systems. Meanwhile, by training on the limited number of generated challenging scenes, the accuracy of V2X perception systems can be further improved by 12.3% on challenging and 4% on normal scenes.
• Abstract（参考訳）: 近年の車両間通信技術の進歩により、自動運転車は感覚情報を共有できるようになり、知覚性能が向上している。 自動運転車とインテリジェントなインフラの急速な成長により、v2xの認識システムはすぐに大規模に展開されることになる。 多様な大規模な実世界のテストシーンの収集は、最も簡単なソリューションに思えるが、高価で時間がかかり、コレクションは限られたシナリオしかカバーできない。 そこで本研究では,現代のLiDARに基づくマルチエージェント認識システムにおいて,現実的で挑戦的なシーンを生成できる,最初のオープン対向シーン生成器 V2XP-ASG を提案する。 V2XP-ASGは、対向的な協調グラフを構築し、同時に複数のエージェントのポーズを対向的で妥当な方法で摂動させる。 実験により、V2XP-ASGは、広範囲のV2X知覚システムにおいて、困難なシーンを効果的に識別できることを示した。 一方、限られた数の挑戦シーンを訓練することで、V2X知覚システムの精度は、挑戦シーンで12.3%、通常のシーンで4%向上することができる。

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