論文の概要: REACT: A Real-Time Edge-AI Based V2X Framework for Accident Avoidance in Autonomous Driving System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.01057v1
• Date: Fri, 01 Aug 2025 20:16:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-05 18:25:21.686687
• Title: REACT: A Real-Time Edge-AI Based V2X Framework for Accident Avoidance in Autonomous Driving System
• Title（参考訳）: REACT: 自動運転システムにおける事故回避のためのリアルタイムエッジAIベースのV2Xフレームワーク
• Authors: Fengze Yang, Bo Yu, Yang Zhou, Xuewen Luo, Zhengzhong Tu, Chenxi Liu,
• Abstract要約: 本稿では、細調整された軽量VLM上に構築されたリアルタイムV2X統合軌道最適化フレームワークREACTを提案する。 エッジデバイス上でのリアルタイムパフォーマンスを確保するため、REACTはエッジ適応戦略を導入し、モデルの複雑さを低減し、推論を加速する。 ReACTは最先端の性能、衝突率77%の低下、48.2%のビデオパノプティクス品質(VPQ)、およびJetson AGX Orinでの0.57秒の推論遅延を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.513296074529727
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Collisions caused by human error are the most common type of multi-vehicle crash, highlighting the critical need for autonomous driving (AD) systems to leverage cooperative perception through Vehicle-to-Everything (V2X) communication. This capability extends situational awareness beyond the limitations of onboard sensors. However, current transformer-based V2X frameworks suffer from limited generalization, shallow contextual reasoning, and reliance on mono-modal inputs. Vision-Language Models (VLMs) offer enhanced reasoning and multimodal integration but typically fall short of real-time performance requirements in safety-critical applications. This paper presents REACT, a real-time, V2X-integrated trajectory optimization framework built upon a fine-tuned lightweight VLM. REACT integrates a set of specialized modules that process multimodal inputs into optimized, risk-aware trajectories. To ensure real-time performance on edge devices, REACT incorporates edge adaptation strategies that reduce model complexity and accelerate inference. Evaluated on the DeepAccident benchmark, REACT achieves state-of-the-art performance, a 77% collision rate reduction, a 48.2% Video Panoptic Quality (VPQ), and a 0.57-second inference latency on the Jetson AGX Orin. Ablation studies validate the contribution of each input, module, and edge adaptation strategy. These results demonstrate the feasibility of lightweight VLMs for real-time edge-based cooperative planning and showcase the potential of language-guided contextual reasoning to improve safety and responsiveness in autonomous driving.
• Abstract（参考訳）: ヒューマンエラーによる衝突は多車衝突の最も一般的なタイプであり、車両間通信(V2X)を通して協調的な知覚を活用するための自律運転(AD)システムの重要性を強調している。 この機能は、オンボードセンサーの限界を超えて状況認識を拡大する。 しかし、現在のトランスフォーマーベースのV2Xフレームワークは、限定的な一般化、浅い文脈推論、モノモーダル入力への依存に悩まされている。 VLM(Vision-Language Models)は、拡張された推論とマルチモーダル統合を提供するが、一般的には安全クリティカルなアプリケーションにおけるリアルタイムのパフォーマンス要件に欠ける。 本稿では、細調整された軽量VLM上に構築されたリアルタイムV2X統合軌道最適化フレームワークREACTを提案する。 REACTは、マルチモーダル入力を最適化されたリスク対応トラジェクトリに処理する、一連の特別なモジュールを統合している。 エッジデバイス上でのリアルタイムパフォーマンスを確保するため、REACTはエッジ適応戦略を導入し、モデルの複雑さを低減し、推論を加速する。 DeepAccidentベンチマークで評価されたREACTは、最先端のパフォーマンス、77%の衝突率の削減、48.2%のビデオパノプティクス品質(VPQ)、およびJetson AGX Orinでの0.57秒の推論遅延を実現している。 アブレーション研究は、各入力、モジュール、エッジ適応戦略の寄与を検証する。 これらの結果は、リアルタイムエッジベース協調計画における軽量VLMの実現可能性を示し、自律運転の安全性と応答性を改善するための言語誘導型文脈推論の可能性を示した。

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