Fugu-MT 論文翻訳(概要): NLOS Dies Twice: Challenges and Solutions of V2X for Cooperative Perception

論文の概要: NLOS Dies Twice: Challenges and Solutions of V2X for Cooperative Perception

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.06615v1
Date: Thu, 13 Jul 2023 08:33:02 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-07-14 15:27:54.047896
Title: NLOS Dies Twice: Challenges and Solutions of V2X for Cooperative Perception
Title（参考訳）: nlosが2回死亡 - v2xの協調認知のための挑戦と解決
Authors: Lantao Li and Chen Sun
Abstract要約: 本稿では,高速なセンサフュージョンマッチング手順とモビリティハイトハイブリッドリレー決定手順のための抽象的認識行列マッチング手法を提案する。提案手法の有効性を実証するため,自律走行,センサ融合,V2X通信全般を考慮した新しいシミュレーションフレームワークを設計した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.819255257787961
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Multi-agent multi-lidar sensor fusion between connected vehicles for cooperative perception has recently been recognized as the best technique for minimizing the blind zone of individual vehicular perception systems and further enhancing the overall safety of autonomous driving systems. This technique relies heavily on the reliability and availability of vehicle-to-everything (V2X) communication. In practical sensor fusion application scenarios, the non-line-of-sight (NLOS) issue causes blind zones for not only the perception system but also V2X direct communication. To counteract underlying communication issues, we introduce an abstract perception matrix matching method for quick sensor fusion matching procedures and mobility-height hybrid relay determination procedures, proactively improving the efficiency and performance of V2X communication to serve the upper layer application fusion requirements. To demonstrate the effectiveness of our solution, we design a new simulation framework to consider autonomous driving, sensor fusion and V2X communication in general, paving the way for end-to-end performance evaluation and further solution derivation.
Abstract（参考訳）: 協調認識のための複数エージェントマルチライダーセンサ融合は,近年,個々の車両知覚システムのブラインドゾーンを最小化し,自動運転システムの全体的な安全性をさらに高めるための最善の手法として認識されている。この技術は、V2X通信の信頼性と可用性に大きく依存している。現実的なセンサフュージョン応用シナリオでは、非線形(NLOS)問題は知覚システムだけでなくV2X直接通信にも盲点を引き起こす。本稿では,V2X通信の効率と性能を積極的に改善し,上位層でのアプリケーション融合要求を満たすために,センサフュージョンマッチング手順とモビリティハイトハイブリッドリレー決定手順の抽象的認識行列マッチング手法を提案する。提案手法の有効性を実証するため,自律走行,センサ融合,V2X通信全般を考慮した新しいシミュレーションフレームワークを設計し,エンド・ツー・エンドの性能評価と解の導出を行う。

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