論文の概要: Interruption-Aware Cooperative Perception for V2X Communication-Aided Autonomous Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.11821v1
• Date: Mon, 24 Apr 2023 04:59:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-25 16:07:10.153801
• Title: Interruption-Aware Cooperative Perception for V2X Communication-Aided Autonomous Driving
• Title（参考訳）: V2X通信支援自律運転における中断型協調認識
• Authors: Shunli Ren, Zixing Lei, Zi Wang, Mehrdad Dianati, Yafei Wang, Siheng Chen, Wenjun Zhang
• Abstract要約: 本稿では,V2X通信支援自律運転のための,突発性を考慮したロバストな協調知覚ソリューションを提案する。 我々は,V2X通信条件に基づいて,多スケールの時空間特徴を抽出する通信適応型マルチスケール時空間予測モデルを設計する。 3つの公的な協調認識データセットに対する実験により,コミュニケーション中断が協調知覚に与える影響を緩和する上で,提案手法が有効であることを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.557216119219184
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Cooperative perception enabled by V2X Communication technologies can significantly improve the perception performance of autonomous vehicles beyond the limited perception ability of the individual vehicles, therefore, improving the safety and efficiency of autonomous driving in intelligent transportation systems. However, in order to fully reap the benefits of cooperative perception in practice, the impacts of imperfect V2X communication, i.e., communication errors and disruptions, need to be understood and effective remedies need to be developed to alleviate their adverse impacts. Motivated by this need, we propose a novel INterruption-aware robust COoperative Perception (V2X-INCOP) solution for V2X communication-aided autonomous driving, which leverages historical information to recover missing information due to interruption. To achieve comprehensive recovery, we design a communication adaptive multi-scale spatial-temporal prediction model to extract multi-scale spatial-temporal features based on V2X communication conditions and capture the most significant information for the prediction of the missing information. To further improve recovery performance, we adopt a knowledge distillation framework to give direct supervision to the prediction model and a curriculum learning strategy to stabilize the training of the model. Our experiments on three public cooperative perception datasets demonstrate that our proposed method is effective in alleviating the impacts of communication interruption on cooperative perception.
• Abstract（参考訳）: v2x通信技術によって実現される協調認知は、個々の車両の認識能力の制限以上の自動運転車の認識性能を著しく向上させることができるため、インテリジェント輸送システムにおける自律運転の安全性と効率を向上させることができる。 しかし、実際に協調的知覚の利点を完全に享受するためには、コミュニケーションエラーや破壊といった不完全なV2Xコミュニケーションの影響を理解し、その悪影響を軽減するために効果的な治療法を開発する必要がある。 そこで本研究では,V2X通信支援型自律運転のための新しいインタプション対応ロバストな協調知覚(V2X-INCOP)ソリューションを提案する。 包括的回復を実現するため,V2X通信条件に基づいて多スケールの時空間特徴を抽出する通信適応型時空間予測モデルを設計し,不足情報の予測に最も重要な情報を取得する。 回復性能をより向上させるために,予測モデルに直接的な監督を与える知識蒸留フレームワークと,モデルのトレーニングを安定させるカリキュラム学習戦略を採用した。 3つの公的な協調認識データセットを用いた実験により,コミュニケーション中断が協調知覚に与える影響を緩和する効果が示された。

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