論文の概要: Dynamic V2X Autonomous Perception from Road-to-Vehicle Vision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.19113v1
• Date: Sun, 29 Oct 2023 19:01:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-31 14:08:42.543580
• Title: Dynamic V2X Autonomous Perception from Road-to-Vehicle Vision
• Title（参考訳）: 道路車間視からの動的V2X自律認識
• Authors: Jiayao Tan, Fan Lyu, Linyan Li, Fuyuan Hu, Tingliang Feng, Fenglei Xu, Rui Yao
• Abstract要約: 本稿では,道路から車への視界からV2X知覚を構築することを提案し,AR2VP(Adaptive Road-to-Vehicle Perception)法を提案する。 AR2VPは、シーン内とシーン間の両方の変化に取り組むように設計されている。 本研究では,3次元物体検出とセグメンテーションの知覚実験を行い,AR2VPは動的環境における特性帯域トレードオフと適応性の両方に優れることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.666587433945363
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Vehicle-to-everything (V2X) perception is an innovative technology that enhances vehicle perception accuracy, thereby elevating the security and reliability of autonomous systems. However, existing V2X perception methods focus on static scenes from mainly vehicle-based vision, which is constrained by sensor capabilities and communication loads. To adapt V2X perception models to dynamic scenes, we propose to build V2X perception from road-to-vehicle vision and present Adaptive Road-to-Vehicle Perception (AR2VP) method. In AR2VP,we leverage roadside units to offer stable, wide-range sensing capabilities and serve as communication hubs. AR2VP is devised to tackle both intra-scene and inter-scene changes. For the former, we construct a dynamic perception representing module, which efficiently integrates vehicle perceptions, enabling vehicles to capture a more comprehensive range of dynamic factors within the scene.Moreover, we introduce a road-to-vehicle perception compensating module, aimed at preserving the maximized roadside unit perception information in the presence of intra-scene changes.For inter-scene changes, we implement an experience replay mechanism leveraging the roadside unit's storage capacity to retain a subset of historical scene data, maintaining model robustness in response to inter-scene shifts. We conduct perception experiment on 3D object detection and segmentation, and the results show that AR2VP excels in both performance-bandwidth trade-offs and adaptability within dynamic environments.
• Abstract（参考訳）: vehicle-to-everything (v2x) 知覚は、車両の知覚精度を高め、自律システムのセキュリティと信頼性を高める革新的な技術である。 しかし,既存のV2X認識手法は,センサ機能や通信負荷に制約される車両による視覚の静的シーンに焦点を当てている。 動的シーンにV2X知覚モデルを適用するために,道路車間視からV2X知覚を構築することを提案する。 AR2VPでは、路面ユニットを活用し、安定した広帯域センシング機能を提供し、通信ハブとして機能する。 AR2VPは、シーン内とシーン間の両方の変化に取り組むように設計されている。 For the former, we construct a dynamic perception representing module, which efficiently integrates vehicle perceptions, enabling vehicles to capture a more comprehensive range of dynamic factors within the scene.Moreover, we introduce a road-to-vehicle perception compensating module, aimed at preserving the maximized roadside unit perception information in the presence of intra-scene changes.For inter-scene changes, we implement an experience replay mechanism leveraging the roadside unit's storage capacity to retain a subset of historical scene data, maintaining model robustness in response to inter-scene shifts. 本研究では,3次元物体検出とセグメンテーションの知覚実験を行い,AR2VPは動的環境における特性帯域トレードオフと適応性の両方に優れることを示した。

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