論文の概要: Collaborative Perception in Autonomous Driving: Methods, Datasets and Challenges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.06262v2
• Date: Thu, 20 Jul 2023 15:09:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-21 18:38:44.540027
• Title: Collaborative Perception in Autonomous Driving: Methods, Datasets and Challenges
• Title（参考訳）: 自律運転における協調的知覚 : 方法・データセット・課題
• Authors: Yushan Han, Hui Zhang, Huifang Li, Yi Jin, Congyan Lang, Yidong Li
• Abstract要約: 協調認識は、自律運転における閉塞性やセンサ障害の問題に対処するために不可欠である。 本研究は, このギャップを埋め, 今後の研究を動機付けるために, この分野における最近の成果を概観するものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.781413910176916
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Collaborative perception is essential to address occlusion and sensor failure issues in autonomous driving. In recent years, theoretical and experimental investigations of novel works for collaborative perception have increased tremendously. So far, however, few reviews have focused on systematical collaboration modules and large-scale collaborative perception datasets. This work reviews recent achievements in this field to bridge this gap and motivate future research. We start with a brief overview of collaboration schemes. After that, we systematically summarize the collaborative perception methods for ideal scenarios and real-world issues. The former focus on collaboration modules and efficiency, and the latter is devoted to addressing the problems in actual application. Furthermore, we present large-scale public datasets and summarize quantitative results on these benchmarks. Finally, we highlight gaps and overlooked challenges between current academic research and real-world applications.
• Abstract（参考訳）: 協調認識は、自律運転における閉塞とセンサ障害の問題に対処するために不可欠である。 近年,協調的知覚のための新作の理論的,実験的研究が著しく増加している。 しかし、これまでのところ、体系的なコラボレーションモジュールと大規模な協調認識データセットに焦点を当てたレビューはほとんどない。 この研究は、このギャップを埋め、将来の研究を動機付けるために、この分野における最近の成果をレビューする。 まずは、コラボレーションスキームの概要から始めます。 その後,理想的シナリオと実世界の課題に対する協調的知覚手法を体系的に要約する。 前者はコラボレーションモジュールと効率に重点を置いており、後者は実際のアプリケーションの問題に対処することに集中しています。 さらに, 大規模公開データセットを提示し, これらのベンチマークを定量的に要約する。 最後に,現在の学術研究と実世界の応用とのギャップと見過ごされた課題を強調する。

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