論文の概要: TraF-Align: Trajectory-aware Feature Alignment for Asynchronous Multi-agent Perception

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.19391v1
• Date: Tue, 25 Mar 2025 06:56:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 16:54:10.927715
• Title: TraF-Align: Trajectory-aware Feature Alignment for Asynchronous Multi-agent Perception
• Title（参考訳）: TraF-Align:非同期マルチエージェント知覚のための軌道認識機能アライメント
• Authors: Zhiying Song, Lei Yang, Fuxi Wen, Jun Li,
• Abstract要約: TraF-Alignは、過去の観測からエゴ車両の現在までの物体の特徴レベル軌道を予測することによって、特徴のフローパスを学習する。 このアプローチは空間的不整合を補正し、エージェント間のセマンティックな一貫性を確保し、効果的に動きを補償する。 2つの実世界のデータセットであるV2V4RealとDAIR-V2X-Seqの実験は、TraF-Alignが非同期協調知覚のための新しいベンチマークを設定していることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.382491303268417
• License:
• Abstract: Cooperative perception presents significant potential for enhancing the sensing capabilities of individual vehicles, however, inter-agent latency remains a critical challenge. Latencies cause misalignments in both spatial and semantic features, complicating the fusion of real-time observations from the ego vehicle with delayed data from others. To address these issues, we propose TraF-Align, a novel framework that learns the flow path of features by predicting the feature-level trajectory of objects from past observations up to the ego vehicle's current time. By generating temporally ordered sampling points along these paths, TraF-Align directs attention from the current-time query to relevant historical features along each trajectory, supporting the reconstruction of current-time features and promoting semantic interaction across multiple frames. This approach corrects spatial misalignment and ensures semantic consistency across agents, effectively compensating for motion and achieving coherent feature fusion. Experiments on two real-world datasets, V2V4Real and DAIR-V2X-Seq, show that TraF-Align sets a new benchmark for asynchronous cooperative perception.
• Abstract（参考訳）: 協調的な知覚は、個々の車両の感知能力を高める重要な可能性を示すが、エージェント間遅延は依然として重要な課題である。 遅延は空間的特徴と意味的特徴の両方において不一致を引き起こし、エゴ車からのリアルタイム観測と他の車からの遅延データとの融合を複雑にする。 これらの問題に対処するために,過去の観測からエゴ車両の現在までの物体の特徴レベルの軌跡を予測し,特徴のフローパスを学習する新しいフレームワークであるTraF-Alignを提案する。 これらの経路に沿って時間的に順序付けられたサンプリングポイントを生成することで、TraF-Alignは、現在のクエリから各トラジェクトリに沿った関連する歴史的特徴に注意を向け、現在の特徴の再構築をサポートし、複数のフレーム間での意味的相互作用を促進する。 このアプローチは空間的不整合を補正し、エージェント間のセマンティック一貫性を確保し、効率的に動きを補償し、コヒーレントな特徴融合を実現する。 2つの実世界のデータセットであるV2V4RealとDAIR-V2X-Seqの実験は、TraF-Alignが非同期協調知覚のための新しいベンチマークを設定していることを示している。

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