論文の概要: mmCooper: A Multi-agent Multi-stage Communication-efficient and Collaboration-robust Cooperative Perception Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.12263v1
• Date: Tue, 21 Jan 2025 16:34:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-22 14:22:11.098141
• Title: mmCooper: A Multi-agent Multi-stage Communication-efficient and Collaboration-robust Cooperative Perception Framework
• Title（参考訳）: mmCooper: マルチエージェント多段階コミュニケーション効率とコラボレーション・ロバスト協調認識フレームワーク
• Authors: Bingyi Liu, Jian Teng, Hongfei Xue, Enshu Wang, Chuanhui Zhu, Pu Wang, Libing Wu,
• Abstract要約: mmCooperは、新しいマルチエージェント、マルチステージ、コミュニケーション効率、コラボロバストな協調認識フレームワークである。 実世界およびシミュレーションデータセットの広範な実験を通して,mmCooperの有効性を検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.896563384343889
• License:
• Abstract: Collaborative perception significantly enhances individual vehicle perception performance through the exchange of sensory information among agents. However, real-world deployment faces challenges due to bandwidth constraints and inevitable calibration errors during information exchange. To address these issues, we propose mmCooper, a novel multi-agent, multi-stage, communication-efficient, and collaboration-robust cooperative perception framework. Our framework leverages a multi-stage collaboration strategy that dynamically and adaptively balances intermediate- and late-stage information to share among agents, enhancing perceptual performance while maintaining communication efficiency. To support robust collaboration despite potential misalignments and calibration errors, our framework captures multi-scale contextual information for robust fusion in the intermediate stage and calibrates the received detection results to improve accuracy in the late stage. We validate the effectiveness of mmCooper through extensive experiments on real-world and simulated datasets. The results demonstrate the superiority of our proposed framework and the effectiveness of each component.
• Abstract（参考訳）: 協調知覚は、エージェント間の感覚情報の交換を通じて、個々の車両知覚性能を著しく向上させる。 しかし、実世界の展開は、情報交換時の帯域制限と不可避な校正誤差のために困難に直面している。 これらの課題に対処するため,新しいマルチエージェント,マルチステージ,コミュニケーション効率,協調的協調認識フレームワークであるmmCooperを提案する。 本フレームワークは,エージェント間での情報共有を動的かつ適応的に行う多段階協調戦略を活用し,コミュニケーション効率を維持しながら知覚性能を向上させる。 誤調整や校正ミスの可能性があるにもかかわらず、ロバストな協調を支援するため、中間段階におけるロバストな融合のためのマルチスケールコンテキスト情報をキャプチャし、受信した検出結果を校正し、後期段階における精度を向上させる。 実世界およびシミュレーションデータセットの広範な実験を通して,mmCooperの有効性を検証する。 その結果,提案するフレームワークの優位性と各コンポーネントの有効性が示された。

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