論文の概要: Enhancing Track Management Systems with Vehicle-To-Vehicle Enabled Sensor Fusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.17697v1
• Date: Fri, 26 Apr 2024 20:54:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-30 19:50:27.864839
• Title: Enhancing Track Management Systems with Vehicle-To-Vehicle Enabled Sensor Fusion
• Title（参考訳）: 自動車車間センサフュージョンによるトラック管理システムの強化
• Authors: Thomas Billington, Ansh Gwash, Aadi Kothari, Lucas Izquierdo, Timothy Talty,
• Abstract要約: 本稿では,新しいV2V対応トラック管理システムを提案する。 中心となるイノベーションは、V2V通信を通じて検証された融合検出からなる独立した優先度トラックリストの作成にある。 本システムでは,V2X信号のファルシフィケーションが,認識センサからの検知を用いて,初期車両識別プロセスを通じて発生することの意義を考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the rapidly advancing landscape of connected and automated vehicles (CAV), the integration of Vehicle-to-Everything (V2X) communication in traditional fusion systems presents a promising avenue for enhancing vehicle perception. Addressing current limitations with vehicle sensing, this paper proposes a novel Vehicle-to-Vehicle (V2V) enabled track management system that leverages the synergy between V2V signals and detections from radar and camera sensors. The core innovation lies in the creation of independent priority track lists, consisting of fused detections validated through V2V communication. This approach enables more flexible and resilient thresholds for track management, particularly in scenarios with numerous occlusions where the tracked objects move outside the field of view of the perception sensors. The proposed system considers the implications of falsification of V2X signals which is combated through an initial vehicle identification process using detection from perception sensors. Presented are the fusion algorithm, simulated environments, and validation mechanisms. Experimental results demonstrate the improved accuracy and robustness of the proposed system in common driving scenarios, highlighting its potential to advance the reliability and efficiency of autonomous vehicles.
• Abstract（参考訳）: CAV(コネクテッド・アンド・オートマチック・ビークル)の急速な進歩の中で、従来の核融合システムにおけるV2X(V2X)通信の統合は、車両の知覚を高めるための有望な道を示す。 本稿では,V2V信号の相乗効果とレーダおよびカメラセンサからの検出を活かした,V2V対応トラック管理システムを提案する。 中心となるイノベーションは、V2V通信を通じて検証された融合検出からなる独立した優先度トラックリストの作成にある。 このアプローチは、トラック管理のためのより柔軟でレジリエントなしきい値を可能にし、特に、トラックされた物体が知覚センサーの視野外を移動する多数の閉塞のあるシナリオにおいてである。 本システムでは,V2X信号のファルシフィケーションが,認識センサからの検知を用いて,初期車両識別プロセスを通じて発生することの意義を考察する。 紹介されているのは、融合アルゴリズム、シミュレーション環境、バリデーションメカニズムである。 実験により, 運転シナリオにおいて提案方式の精度と堅牢性を向上し, 自律走行車の信頼性と効率を向上する可能性を明らかにした。

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