論文の概要: Cooperative Perception with Learning-Based V2V communications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.10336v1
• Date: Fri, 17 Nov 2023 05:41:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-22 14:49:49.792883
• Title: Cooperative Perception with Learning-Based V2V communications
• Title（参考訳）: 学習型V2V通信による協調認識
• Authors: Chenguang Liu, Yunfei Chen, Jianjun Chen, Ryan Payton, Michael Riley and Shuang-Hua Yang
• Abstract要約: 本研究は,コミュニケーションチャネル障害に対する協調認識会計の性能を解析する。 中間特性のロバスト性を活用するために, 新たなレイトフュージョン方式を提案する。 協調によって生じるデータサイズを圧縮するために、畳み込みニューラルネットワークベースのオートエンコーダを採用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.772899644895281
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Cooperative perception has been widely used in autonomous driving to alleviate the inherent limitation of single automated vehicle perception. To enable cooperation, vehicle-to-vehicle (V2V) communication plays an indispensable role. This work analyzes the performance of cooperative perception accounting for communications channel impairments. Different fusion methods and channel impairments are evaluated. A new late fusion scheme is proposed to leverage the robustness of intermediate features. In order to compress the data size incurred by cooperation, a convolution neural network-based autoencoder is adopted. Numerical results demonstrate that intermediate fusion is more robust to channel impairments than early fusion and late fusion, when the SNR is greater than 0 dB. Also, the proposed fusion scheme outperforms the conventional late fusion using detection outputs, and autoencoder provides a good compromise between detection accuracy and bandwidth usage.
• Abstract（参考訳）: 自律運転における協調認識は、単一自動車両知覚の固有の制限を緩和するために広く使われている。 協調を実現するには、車両間通信(V2V)が不可欠である。 本研究は,コミュニケーションチャネル障害に対する協調認識会計の性能を解析する。 異なる核融合法とチャネル障害が評価される。 中間特性のロバスト性を活用するために,新しいレイトフュージョン方式を提案する。 協調によって生じるデータサイズを圧縮するために、畳み込みニューラルネットワークベースのオートエンコーダを採用する。 数値計算の結果,SNRが0dB以上である場合,中間核融合は早期核融合や後期核融合よりもチャネル障害に対して堅牢であることが示された。 また,提案手法は,検出出力を用いた従来のレイトフュージョンよりも優れており,オートエンコーダは検出精度と帯域幅使用率のバランスが良い。

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