Fugu-MT 論文翻訳(概要): Research Challenges and Progress in the End-to-End V2X Cooperative Autonomous Driving Competition

論文の概要: Research Challenges and Progress in the End-to-End V2X Cooperative Autonomous Driving Competition

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.21610v1
Date: Tue, 29 Jul 2025 09:06:40 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-07-30 17:08:55.958767
Title: Research Challenges and Progress in the End-to-End V2X Cooperative Autonomous Driving Competition
Title（参考訳）: エンド・ツー・エンドV2X協調自動運転コンペティションの課題と進展
Authors: Ruiyang Hao, Haibao Yu, Jiaru Zhong, Chuanye Wang, Jiahao Wang, Yiming Kan, Wenxian Yang, Siqi Fan, Huilin Yin, Jianing Qiu, Yao Mu, Jiankai Sun, Li Chen, Walter Zimmer, Dandan Zhang, Shanghang Zhang, Mac Schwager, Wei Huang, Xiaobo Zhang, Ping Luo, Zaiqing Nie,
Abstract要約: 車両間通信(V2X)は、知覚範囲を拡大し運転安全性を高めるための重要な手段となっている。我々は,協調的時間知覚と協調的エンドツーエンド計画という2つのトラックを特徴とする,V2X協力によるエンドツーエンド自律運転を組織した。本稿では,バンド幅認識融合,堅牢なマルチエージェント計画,異種センサ統合といった重要な研究課題を取り上げ,課題の設計と成果について述べる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 57.698383942708
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: With the rapid advancement of autonomous driving technology, vehicle-to-everything (V2X) communication has emerged as a key enabler for extending perception range and enhancing driving safety by providing visibility beyond the line of sight. However, integrating multi-source sensor data from both ego-vehicles and infrastructure under real-world constraints, such as limited communication bandwidth and dynamic environments, presents significant technical challenges. To facilitate research in this area, we organized the End-to-End Autonomous Driving through V2X Cooperation Challenge, which features two tracks: cooperative temporal perception and cooperative end-to-end planning. Built on the UniV2X framework and the V2X-Seq-SPD dataset, the challenge attracted participation from over 30 teams worldwide and established a unified benchmark for evaluating cooperative driving systems. This paper describes the design and outcomes of the challenge, highlights key research problems including bandwidth-aware fusion, robust multi-agent planning, and heterogeneous sensor integration, and analyzes emerging technical trends among top-performing solutions. By addressing practical constraints in communication and data fusion, the challenge contributes to the development of scalable and reliable V2X-cooperative autonomous driving systems.
Abstract（参考訳）: 自動運転技術の急速な進歩により、視線を超えた視認性を提供することで、認識範囲を広げ、運転安全性を高めるための重要な手段として、車両間通信(V2X)が出現している。しかしながら,ego-vehiclesとインフラストラクチャの両方からのマルチソースセンサデータを,通信帯域の制限や動的環境といった現実的な制約の下で統合することは,技術的に重要な課題となる。この分野での研究を促進するために,我々は,協調的時間知覚と協調的エンドツーエンド計画という2つのトラックを特徴とする,V2X協力チャレンジを通じてエンドツーエンド自動運転を組織した。 UniV2XフレームワークとV2X-Seq-SPDデータセットに基づいて構築されたこの課題は、世界中の30チーム以上の参加者を集め、協調運転システムを評価するための統一されたベンチマークを確立した。本稿では,この課題の設計と成果について述べるとともに,バンド幅認識融合,堅牢なマルチエージェント計画,異種センサ統合といった重要な研究課題を強調し,トップパフォーマンスソリューションにおける技術動向を分析する。通信とデータ融合の実践的な制約に対処することにより、スケーラブルで信頼性の高いV2X協調自動運転システムの開発に寄与する。

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