論文の概要: WHALES: A Multi-agent Scheduling Dataset for Enhanced Cooperation in Autonomous Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.13340v2
• Date: Tue, 17 Jun 2025 03:01:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-18 17:34:59.063895
• Title: WHALES: A Multi-agent Scheduling Dataset for Enhanced Cooperation in Autonomous Driving
• Title（参考訳）: WHALES: 自律運転における協調強化のためのマルチエージェントスケジューリングデータセット
• Authors: Richard Wang, Siwei Chen, Ziyi Song, Sheng Zhou,
• Abstract要約: We present WHALES, a first large-scale V2X dataset designed for benchmark communication-aware agent scheduling and scalable collaborative perception。 WHALESは、シーン当たり平均8.4の協調エージェントと、さまざまなトラフィックシナリオにまたがる2.01百万の注釈付き3Dオブジェクトを備えた、最先端のSOTA(State-of-the-art)標準を確立している。 そこで本研究では,歴史的視点に基づくエージェントの優先順位付けを行う新しいスケジューリングベースラインであるCoverage-Aware Historical Scheduler(CAHS)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.290191462007668
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Cooperative perception research is constrained by the scarcity of datasets that capture the complexity of real-world Vehicle-to-Everything (V2X) interactions, particularly under dynamic communication constraints. To address this, we present WHALES (Wireless enhanced Autonomous vehicles with Large number of Engaged agents), the first large-scale V2X dataset specifically designed to benchmark communication-aware agent scheduling and scalable cooperative perception. WHALES establishes a new state-of-the-art (SOTA) standard with an average of 8.4 cooperative agents per scene and 2.01 million annotated 3D objects spanning diverse traffic scenarios. It integrates communication metadata to simulate real-world communication bottlenecks, enabling rigorous evaluation of scheduling strategies. To further advance the field, we propose the Coverage-Aware Historical Scheduler (CAHS), a novel scheduling baseline that prioritizes agents based on historical viewpoint coverage, improving perception performance over existing SOTA methods. WHALES bridges the gap between simulated and real-world V2X challenges, offering a robust framework to explore perception-scheduling co-design, cross-data generalization, and scalability limits. The WHALES dataset and code are available at: https://github.com/chensiweiTHU/WHALES.
• Abstract（参考訳）: 協調知覚研究は、特に動的通信の制約の下で、現実世界のV2X(Var-to-Everything)相互作用の複雑さを捉えるデータセットの不足に制約されている。 この問題を解決するために、通信対応エージェントのスケジューリングとスケーラブルな協調認識をベンチマークするために設計された、最初の大規模V2XデータセットであるWHALES(Wireless enhanced Autonomous Vehicle with Large Number of Engaged Agent)を提案する。 WHALESは、シーン当たり平均8.4の協調エージェントと、さまざまなトラフィックシナリオにまたがる2.01百万の注釈付き3Dオブジェクトを備えた、最先端のSOTA(State-of-the-art)標準を確立している。 通信メタデータを統合し、実世界の通信ボトルネックをシミュレートし、スケジューリング戦略の厳密な評価を可能にする。 そこで本研究では,従来のSOTA手法よりも認知性能を向上し,歴史的視点のカバレッジに基づいてエージェントを優先順位付けする新しいスケジューリングベースラインであるCoverage-Aware Historical Scheduler(CAHS)を提案する。 WHALESは、シミュレートされたV2X課題と実世界のV2X課題のギャップを埋め、知覚スケジューリングの共設計、データ間の一般化、スケーラビリティの限界を探求する堅牢なフレームワークを提供する。 WHALESデータセットとコードは、https://github.com/chensiweiTHU/WHALESで公開されている。

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