論文の概要: Enhancing Indoor Mobility with Connected Sensor Nodes: A Real-Time, Delay-Aware Cooperative Perception Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.02624v1
• Date: Mon, 04 Nov 2024 21:31:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-06 15:00:38.032752
• Title: Enhancing Indoor Mobility with Connected Sensor Nodes: A Real-Time, Delay-Aware Cooperative Perception Approach
• Title（参考訳）: センサノードを接続した屋内モビリティの強化:リアルタイムで遅延対応の協調認識アプローチ
• Authors: Minghao Ning, Yaodong Cui, Yufeng Yang, Shucheng Huang, Zhenan Liu, Ahmad Reza Alghooneh, Ehsan Hashemi, Amir Khajepour,
• Abstract要約: 本稿では,室内環境に対するリアルタイム・遅延認識協調認識システムを提案する。 このシステムは、ノード間でデータを同期して集約する、遅延認識のグローバルな認識を備えている。 本実験は, ベースラインと比較して, 検出精度と遅延に対する堅牢性に大きな改善が認められた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.427488895308073
• License:
• Abstract: This paper presents a novel real-time, delay-aware cooperative perception system designed for intelligent mobility platforms operating in dynamic indoor environments. The system contains a network of multi-modal sensor nodes and a central node that collectively provide perception services to mobility platforms. The proposed Hierarchical Clustering Considering the Scanning Pattern and Ground Contacting Feature based Lidar Camera Fusion improve intra-node perception for crowded environment. The system also features delay-aware global perception to synchronize and aggregate data across nodes. To validate our approach, we introduced the Indoor Pedestrian Tracking dataset, compiled from data captured by two indoor sensor nodes. Our experiments, compared to baselines, demonstrate significant improvements in detection accuracy and robustness against delays. The dataset is available in the repository: https://github.com/NingMingHao/MVSLab-IndoorCooperativePerception
• Abstract（参考訳）: 本稿では,動的屋内環境で動作するインテリジェントモビリティプラットフォームを対象とした,リアルタイム・遅延認識協調認識システムを提案する。 このシステムには、マルチモーダルセンサノードのネットワークと、モビリティプラットフォームへの認識サービスを提供する中央ノードが含まれている。 走査パターンと接地接触特徴に基づくライダーカメラフュージョンを考慮した階層クラスタリングの提案により, 混在環境に対するノード内認識が向上した。 このシステムは、ノード間でデータを同期し集約するための遅延認識グローバルな認識も備えている。 提案手法の有効性を検証するため,屋内センサノード2ノードが収集したデータから収集した屋内歩行者追跡データセットを導入した。 本実験は, ベースラインと比較して, 検出精度と遅延に対する堅牢性に大きな改善が認められた。 データセットはリポジトリで利用できる。 https://github.com/NingMingHao/MVSLab-IndoorCooperativePerception

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