Fugu-MT 論文翻訳(概要): Wireless Communication as an Information Sensor for Multi-agent Cooperative Perception: A Survey

論文の概要: Wireless Communication as an Information Sensor for Multi-agent Cooperative Perception: A Survey

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.00747v1
Date: Wed, 30 Apr 2025 12:23:57 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-05-05 17:21:19.769055
Title: Wireless Communication as an Information Sensor for Multi-agent Cooperative Perception: A Survey
Title（参考訳）: マルチエージェント協調認識のための情報センサとしての無線通信:調査
Authors: Zhiying Song, Tenghui Xie, Fuxi Wen, Jun Li,
Abstract要約: 協調認識は、V2X通信によるマルチエージェント情報共有を可能にすることにより、自動運転車の知覚能力を高める。本調査では,情報表現,情報融合,大規模展開という3つの重要な側面に注目した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.570256768472447
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Cooperative perception extends the perception capabilities of autonomous vehicles by enabling multi-agent information sharing via Vehicle-to-Everything (V2X) communication. Unlike traditional onboard sensors, V2X acts as a dynamic "information sensor" characterized by limited communication, heterogeneity, mobility, and scalability. This survey provides a comprehensive review of recent advancements from the perspective of information-centric cooperative perception, focusing on three key dimensions: information representation, information fusion, and large-scale deployment. We categorize information representation into data-level, feature-level, and object-level schemes, and highlight emerging methods for reducing data volume and compressing messages under communication constraints. In information fusion, we explore techniques under both ideal and non-ideal conditions, including those addressing heterogeneity, localization errors, latency, and packet loss. Finally, we summarize system-level approaches to support scalability in dense traffic scenarios. Compared with existing surveys, this paper introduces a new perspective by treating V2X communication as an information sensor and emphasizing the challenges of deploying cooperative perception in real-world intelligent transportation systems.
Abstract（参考訳）: 協調認識は、V2X通信によるマルチエージェント情報共有を可能にすることにより、自動運転車の知覚能力を高める。従来の搭載センサーとは異なり、V2Xは、限られた通信、不均一性、移動性、スケーラビリティを特徴とするダイナミックな「情報センサ」として機能する。本調査は,情報表現,情報融合,大規模展開という3つの重要な側面に着目し,情報中心の協調認識の観点からの最近の進歩を包括的に概観する。我々は,情報表現をデータレベル,特徴レベル,オブジェクトレベルのスキームに分類し,データボリュームの削減や通信制約下でのメッセージの圧縮といった新たな手法を強調した。情報融合では,不均一性,局所化誤差,遅延,パケット損失など,理想的および非理想的条件下での手法を探索する。最後に、密集したトラフィックシナリオにおけるスケーラビリティをサポートするためのシステムレベルのアプローチを要約する。本稿では,V2X通信を情報センサとして扱うとともに,現実のインテリジェント交通システムにおいて協調認識を展開させる上での課題を強調し,新たな視点を紹介する。

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