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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.11821v2
• Date: Wed, 28 Feb 2024 05:01:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-29 19:25:02.559292
• 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V2X通信入出力対応協調知覚(V2X-INCOP)を提案する。 我々は、過去の協力情報を用いて、割り込みによる行方不明情報を復元し、割り込み問題の影響を軽減する。 3つの公的な協調認識データセットの実験から,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ために提案手法が有効であることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.42873226593071
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Cooperative perception can significantly improve the perception performance of autonomous vehicles beyond the limited perception ability of individual vehicles by exchanging information with neighbor agents through V2X communication. However, most existing work assume ideal communication among agents, ignoring the significant and common \textit{interruption issues} caused by imperfect V2X communication, where cooperation agents can not receive cooperative messages successfully and thus fail to achieve cooperative perception, leading to safety risks. To fully reap the benefits of cooperative perception in practice, we propose V2X communication INterruption-aware COoperative Perception (V2X-INCOP), a cooperative perception system robust to communication interruption for V2X communication-aided autonomous driving, which leverages historical cooperation information to recover missing information due to the interruptions and alleviate the impact of the interruption issue. 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 explicit and direct supervision to the prediction model and a curriculum learning strategy to stabilize the training of the model. Experiments on three public cooperative perception datasets demonstrate that the proposed method is effective in alleviating the impacts of communication interruption on cooperative perception.
• Abstract（参考訳）: 協調的な知覚は、v2x通信を介して近隣のエージェントと情報を交換することで、個々の車両の認識能力の制限を超える自動運転車の知覚性能を著しく向上させることができる。 しかし、既存のほとんどの仕事はエージェント間の理想的なコミュニケーションを前提としており、不完全なv2x通信によって引き起こされる重要かつ一般的な \textit{interruption issues} を無視している。 そこで本研究では,v2x通信支援自律運転における通信中断に頑健な協調認識システムであるv2x通信中断回避協調認識(v2x-incop)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複数の空間的特徴を抽出し,欠落情報の予測に最も重要な情報を取得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した。 さらに回復性能を向上させるために,予測モデルに明示的かつ直接的な監督を与えるための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化するカリキュラム学習戦略を採用する。 3つの公的な協調認識データセットの実験から,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ために提案手法が有効であることが示された。

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