論文の概要: Progressive Bird's Eye View Perception for Safety-Critical Autonomous Driving: A Comprehensive Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.07560v1
• Date: Mon, 11 Aug 2025 02:40:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-12 21:23:28.914159
• Title: Progressive Bird's Eye View Perception for Safety-Critical Autonomous Driving: A Comprehensive Survey
• Title（参考訳）: プログレッシブ・バードの視線による安全批判的自律運転の認識:総合的調査
• Abstract要約: Bird's-Eye-View (BEV) の認識は、自動運転の基本的なパラダイムとなっている。 この調査は、安全クリティカルな観点からのBEVの認識に関する、初めての包括的なレビューを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.7823289124196
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Bird's-Eye-View (BEV) perception has become a foundational paradigm in autonomous driving, enabling unified spatial representations that support robust multi-sensor fusion and multi-agent collaboration. As autonomous vehicles transition from controlled environments to real-world deployment, ensuring the safety and reliability of BEV perception in complex scenarios - such as occlusions, adverse weather, and dynamic traffic - remains a critical challenge. This survey provides the first comprehensive review of BEV perception from a safety-critical perspective, systematically analyzing state-of-the-art frameworks and implementation strategies across three progressive stages: single-modality vehicle-side, multimodal vehicle-side, and multi-agent collaborative perception. Furthermore, we examine public datasets encompassing vehicle-side, roadside, and collaborative settings, evaluating their relevance to safety and robustness. We also identify key open-world challenges - including open-set recognition, large-scale unlabeled data, sensor degradation, and inter-agent communication latency - and outline future research directions, such as integration with end-to-end autonomous driving systems, embodied intelligence, and large language models.
• Abstract（参考訳）: Bird's-Eye-View (BEV) の認識は、自律運転における基礎パラダイムとなり、堅牢なマルチセンサー融合とマルチエージェントコラボレーションをサポートする、統一された空間表現を可能にしている。 自動運転車が制御された環境から現実のデプロイメントへ移行するにつれ、閉塞や悪天候、ダイナミックトラフィックといった複雑なシナリオにおいて、BEVの認識の安全性と信頼性を保証することは、依然として重要な課題である。 本調査は,BEVの安全とクリティカルの観点からの認識を総合的にレビューし,最先端のフレームワークと実装戦略を3段階にわたって体系的に分析した。 さらに、車両側、道路側、協調的な設定を含む公共データセットについて検討し、安全性とロバスト性との関連性を評価する。 また、オープンセットの認識、大規模な未ラベルデータ、センサ劣化、エージェント間通信遅延など、主要なオープンワールドの課題を特定し、エンドツーエンドの自動運転システムとの統合、具体的インテリジェンス、大規模言語モデルなど、今後の研究方向性を概説しています。

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