論文の概要: Adaptive Communications in Collaborative Perception with Domain Alignment for Autonomous Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.00013v3
• Date: Sat, 16 Mar 2024 15:20:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-20 03:52:43.859638
• Title: Adaptive Communications in Collaborative Perception with Domain Alignment for Autonomous Driving
• Title（参考訳）: 自律運転における協調認識における適応的コミュニケーション
• Authors: Senkang Hu, Zhengru Fang, Haonan An, Guowen Xu, Yuan Zhou, Xianhao Chen, Yuguang Fang,
• Abstract要約: 本稿では,チャネル認識型協調認識フレームワークACC-DAを提案する。 まず,通信グラフを構築可能な伝送遅延最小化法を設計する。 次に、速度歪みトレードオフを動的に調整し、知覚効率を向上させる適応データ再構成機構を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.11621380546942
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Collaborative perception among multiple connected and autonomous vehicles can greatly enhance perceptive capabilities by allowing vehicles to exchange supplementary information via communications. Despite advances in previous approaches, challenges still remain due to channel variations and data heterogeneity among collaborative vehicles. To address these issues, we propose ACC-DA, a channel-aware collaborative perception framework to dynamically adjust the communication graph and minimize the average transmission delay while mitigating the side effects from the data heterogeneity. Our novelties lie in three aspects. We first design a transmission delay minimization method, which can construct the communication graph and minimize the transmission delay according to different channel information state. We then propose an adaptive data reconstruction mechanism, which can dynamically adjust the rate-distortion trade-off to enhance perception efficiency. Moreover, it minimizes the temporal redundancy during data transmissions. Finally, we conceive a domain alignment scheme to align the data distribution from different vehicles, which can mitigate the domain gap between different vehicles and improve the performance of the target task. Comprehensive experiments demonstrate the effectiveness of our method in comparison to the existing state-of-the-art works.
• Abstract（参考訳）: 複数の連結車両と自律車両の協調認識は、車両が通信を介して補助情報を交換できるようにすることで、知覚能力を大幅に向上させることができる。 従来のアプローチの進歩にもかかわらず、チャネルのばらつきとコラボレーティブな車両間のデータの異質性により、依然として課題は残る。 これらの問題に対処するために,通信グラフを動的に調整し,データの不均一性から副作用を緩和しながら平均伝送遅延を最小化する,チャネル対応協調認識フレームワークACC-DAを提案する。 私たちの小説は3つの側面にある。 まず、通信グラフを構築し、異なるチャネル情報の状態に応じて送信遅延を最小化できる送信遅延最小化法を設計する。 次に、速度歪みトレードオフを動的に調整し、知覚効率を向上させる適応データ再構成機構を提案する。 さらに、データ送信時の時間的冗長性を最小化する。 最後に、異なる車両間の領域ギャップを緩和し、目標タスクの性能を向上させることができるように、異なる車両のデータ分布を整合させるドメインアライメント方式を提案する。 総合的な実験により,既存の最先端技術と比較し,本手法の有効性を実証した。

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