論文の概要: CAMNet: Leveraging Cooperative Awareness Messages for Vehicle Trajectory Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.12703v1
• Date: Tue, 14 Oct 2025 16:37:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-15 19:02:32.398348
• Title: CAMNet: Leveraging Cooperative Awareness Messages for Vehicle Trajectory Prediction
• Title（参考訳）: CAMNet:自動車軌道予測のための協調認識メッセージの活用
• Authors: Mattia Grasselli, Angelo Porrello, Carlo Augusto Grazia,
• Abstract要約: 車両間通信は、センサーが隠されている場合でも、車両が情報を共有し、お互いを意識し続けることを可能にする。 これを実現する1つの方法は、協調認識メッセージ(CAM)を使用することである。 我々は、広く使われている動き予測データセットに基づいて、ニューラルネットワーク、コラボレーティブアウェアネスメッセージベースのグラフニューラルネットワーク(CAMNet)を設計、訓練する。 次に、協調認識メッセージを使用して、スクラッチから作成した第2のデータセット上でモデルを評価します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.942346460893502
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Autonomous driving remains a challenging task, particularly due to safety concerns. Modern vehicles are typically equipped with expensive sensors such as LiDAR, cameras, and radars to reduce the risk of accidents. However, these sensors face inherent limitations: their field of view and line of sight can be obstructed by other vehicles, thereby reducing situational awareness. In this context, vehicle-to-vehicle communication plays a crucial role, as it enables cars to share information and remain aware of each other even when sensors are occluded. One way to achieve this is through the use of Cooperative Awareness Messages (CAMs). In this paper, we investigate the use of CAM data for vehicle trajectory prediction. Specifically, we design and train a neural network, Cooperative Awareness Message-based Graph Neural Network (CAMNet), on a widely used motion forecasting dataset. We then evaluate the model on a second dataset that we created from scratch using Cooperative Awareness Messages, in order to assess whether this type of data can be effectively exploited. Our approach demonstrates promising results, showing that CAMs can indeed support vehicle trajectory prediction. At the same time, we discuss several limitations of the approach, which highlight opportunities for future research.
• Abstract（参考訳）: 自動運転は、特に安全上の懸念から、依然として困難な課題である。 現代の車両は通常、事故のリスクを低減するためにLiDAR、カメラ、レーダーなどの高価なセンサーを備えている。 しかし、これらのセンサーは、視野や視線が他の車両によって妨げられ、状況意識を低下させるという、固有の制限に直面している。 このような状況下では、車両間通信が重要な役割を担っている。 これを実現する方法の1つは、協調認識メッセージ(CAM)を使用することである。 本稿では,自動車軌道予測におけるCAMデータの利用について検討する。 具体的には、広く使われている動き予測データセットに基づいて、協調認識メッセージに基づくグラフニューラルネットワーク(CAMNet)を設計、訓練する。 次に、協調意識メッセージを用いて、スクラッチから作成した第2のデータセット上でモデルを評価し、このタイプのデータを効果的に活用できるかどうかを評価する。 提案手法は有望な結果を示し,CAMが実際に車両軌道予測をサポート可能であることを示す。 同時に、今後の研究の機会を浮き彫りにするアプローチのいくつかの制限について論じる。

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