論文の概要: ParkSense: Where Should a Delivery Driver Park? Leveraging Idle AV Compute and Vision-Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.07912v1
• Date: Thu, 09 Apr 2026 07:28:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-10 18:34:05.766647
• Title: ParkSense: Where Should a Delivery Driver Park? Leveraging Idle AV Compute and Vision-Language Models
• Title（参考訳）: ParkSense: 配達ドライバーはどこに駐車すべきか? Idle AV ComputeとVision-Languageモデルを活用する
• Abstract要約: ParkSenseは、アイドル計算を再利用して、事前キャッシュされた衛星とストリートビューの画像上でビジョン・ランゲージ・モデル(VLM)を実行するフレームワークである。 本研究では,HW4クラスのハードウェア上で,量子化された7B VLMが4～8秒で推論を完了することを示し,Delivery-Aware Precision Parking問題を定式化する。 この未調査の自動運転、コンピュータビジョン、ラストマイルロジスティクスの交差点で、5つのオープンな研究方向が特定されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.320066403039784
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Finding parking consumes a disproportionate share of food delivery time, yet no system addresses precise parking-spot selection relative to merchant entrances. We propose ParkSense, a framework that repurposes idle compute during low-risk AV states -- queuing at red lights, traffic congestion, parking-lot crawl -- to run a Vision-Language Model (VLM) on pre-cached satellite and street view imagery, identifying entrances and legal parking zones. We formalize the Delivery-Aware Precision Parking (DAPP) problem, show that a quantized 7B VLM completes inference in 4-8 seconds on HW4-class hardware, and estimate annual per-driver income gains of 3,000-8,000 USD in the U.S. Five open research directions are identified at this unexplored intersection of autonomous driving, computer vision, and last-mile logistics.
• Abstract（参考訳）: 駐車場を見つけることは、食事の配達時間の不均等なシェアを消費するが、商店の入り口に対する正確な駐車場選択に対処するシステムは存在しない。 低リスクのAV状態においてアイドル計算を再利用するフレームワークであるParkSenseを提案する。このフレームワークは、赤信号、交通渋滞、パーキングロットクロールをキューし、プリキャッシュされた衛星やストリートビューの画像上でビジョン・ランゲージ・モデル(VLM)を実行し、入り口と法的な駐車ゾーンを特定する。 我々は、Delivery-Aware Precision Parking (DAPP) 問題を定式化し、量子化された7B VLMがHW4クラスのハードウェア上で4～8秒で推論を完了し、米国ではドライバー当たりの年間収入が3,000～8,000米ドルと見積もっていることを示す。

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