論文の概要: End-to-End Autonomous Driving through V2X Cooperation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.00717v2
• Date: Sat, 20 Apr 2024 02:32:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-23 22:55:04.693260
• Title: End-to-End Autonomous Driving through V2X Cooperation
• Title（参考訳）: V2X連携によるエンド・ツー・エンド自動運転
• Authors: Haibao Yu, Wenxian Yang, Jiaru Zhong, Zhenwei Yang, Siqi Fan, Ping Luo, Zaiqing Nie,
• Abstract要約: 先駆的な協調自動運転フレームワークUniV2Xを紹介する。 UniV2Xは様々なビューにまたがるすべてのキー駆動モジュールをシームレスに統合ネットワークに統合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.44597411612664
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Cooperatively utilizing both ego-vehicle and infrastructure sensor data via V2X communication has emerged as a promising approach for advanced autonomous driving. However, current research mainly focuses on improving individual modules, rather than taking end-to-end learning to optimize final planning performance, resulting in underutilized data potential. In this paper, we introduce UniV2X, a pioneering cooperative autonomous driving framework that seamlessly integrates all key driving modules across diverse views into a unified network. We propose a sparse-dense hybrid data transmission and fusion mechanism for effective vehicle-infrastructure cooperation, offering three advantages: 1) Effective for simultaneously enhancing agent perception, online mapping, and occupancy prediction, ultimately improving planning performance. 2) Transmission-friendly for practical and limited communication conditions. 3) Reliable data fusion with interpretability of this hybrid data. We implement UniV2X, as well as reproducing several benchmark methods, on the challenging DAIR-V2X, the real-world cooperative driving dataset. Experimental results demonstrate the effectiveness of UniV2X in significantly enhancing planning performance, as well as all intermediate output performance. Code is at https://github.com/AIR-THU/UniV2X.
• Abstract（参考訳）: 先進的な自律運転のための有望なアプローチとして,自走車とV2X通信によるインフラセンサデータの協調利用が出現している。 しかし、現在の研究では、最終的な計画性能を最適化するためにエンドツーエンドの学習を採用するのではなく、個々のモジュールの改善に重点を置いている。 本稿では,UniV2Xについて紹介する。UniV2Xは,多様なビューにまたがる全てのキー駆動モジュールをシームレスに統合し,統合されたネットワークに組み込む,先駆的な自律運転フレームワークである。 車両とインフラの効果的な連携のための疎密度ハイブリッドデータ伝送と融合機構を提案し,その利点を3つ挙げる。 1) エージェント認識, オンラインマッピング, 占有率予測を同時に強化し, 最終的に計画性能を向上する。 2)実用的・限られた通信条件に優しい送信システム。 3) このハイブリッドデータの解釈可能性を備えた信頼性のあるデータ融合。 我々は、実際の協調運転データセットであるDAIR-V2Xに挑戦する上で、UniV2Xといくつかのベンチマークメソッドを再現する。 実験の結果,UniV2Xは計画性能と中間出力性能を大幅に向上させることができた。 コードはhttps://github.com/AIR-THU/UniV2Xにある。

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