Fugu-MT 論文翻訳(概要): The Components of Collaborative Joint Perception and Prediction -- A Conceptual Framework

論文の概要: The Components of Collaborative Joint Perception and Prediction -- A Conceptual Framework

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.15860v1
Date: Mon, 27 Jan 2025 08:36:14 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-01-28 13:56:16.348929
Title: The Components of Collaborative Joint Perception and Prediction -- A Conceptual Framework
Title（参考訳）: 協調的共同認識と予測の構成要素-概念的枠組み
Authors: Lei Wan, Hannan Ejaz Keen, Alexey Vinel,
Abstract要約: 車両間通信(V2X)によるコネクテッド・オートモービル(CAV)の利点により、センサデータの交換による協調知覚(CP)の実現が可能となる。本稿では,コラボレーティブ・ジョイント・パーセプション・アンド・予測(Co-P&P)という新たなタスクを導入し,その実装のための概念的枠組みを提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9012198585960441
License:
Abstract: Connected Autonomous Vehicles (CAVs) benefit from Vehicle-to-Everything (V2X) communication, which enables the exchange of sensor data to achieve Collaborative Perception (CP). To reduce cumulative errors in perception modules and mitigate the visual occlusion, this paper introduces a new task, Collaborative Joint Perception and Prediction (Co-P&P), and provides a conceptual framework for its implementation to improve motion prediction of surrounding objects, thereby enhancing vehicle awareness in complex traffic scenarios. The framework consists of two decoupled core modules, Collaborative Scene Completion (CSC) and Joint Perception and Prediction (P&P) module, which simplify practical deployment and enhance scalability. Additionally, we outline the challenges in Co-P&P and discuss future directions for this research area.
Abstract（参考訳）: 接続された自律走行車(CAV)はV2X通信の恩恵を受け、センサデータの交換により協調知覚(CP)を実現する。本稿では,認識モジュールの累積誤差を低減し,視覚的閉塞を軽減するために,コラボレーティブ・ジョイント・パーセプション・アンド・予測(Co-P&P)という新たなタスクを導入し,その実装のための概念的枠組みを提供し,周囲の物体の動き予測を改善し,複雑な交通シナリオにおける車両の認識を高める。このフレームワークは2つの分離されたコアモジュール、Collaborative Scene Completion(CSC)とJoint Perception and Prediction(P&P)モジュールで構成される。さらに,Co-P&Pの課題について概説し,今後の研究分野の方向性について論じる。

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