车路协同仿真和三维可视化系统
通过利用激光雷达技术与数据融合算法，实现车路协同的共享与组合，提高自动驾驶系统的感知范围、补充盲区、提高感知精度，以促进自动驾驶技术的发展并实现车路一体化。同时，设计测试场景，证明了车路协同自动驾驶与单车自动驾驶相比的优势。
Aug, 2022
车辆对一切辅助自动驾驶（V2X-AD）具有巨大潜力，目前尚未充分探索利用基础设施和通信资源来提高驾驶性能，因此，本研究介绍了一个充分整合 V2X 通信的协同驾驶系统 CoDriving，通过改进信息共享策略以提高驾驶性能，并在研究中利用 V2Xverse 进行了专门设计的测试与评估。
Apr, 2024
近年来光学传感器和学习算法对于自主驾驶的发展有了显著提高，但今天的自主驾驶仍受到有限视线感知能力和数据驱动方法处理极端情况的脆弱性的阻碍。因此，使用车辆间通信协同感知被认为是一种增强自主驾驶的重要方式。本篇论文提出 COOPERNAUT，一种基于机器学习的协同感知驾驶模型。COOPERNAUT 可以通过车辆间的通信对紧凑型基于点的 LiDAR 信息进行编码并在危险情况下增强自主驾驶的性能。本文所开发的网络增强驾驶仿真框架，AutoCastSim，可以在典型的事故场景下进行驾驶模型实验，结果表明，在这种具有挑战性的驾驶情况下，使用 COOPERNAUT 的协同感知驾驶模型比自我中心驾驶模型有着 40％的平均成功率的提高，并且需要的带宽比之前的 V2VNet 小 5 倍。
May, 2022
借助 LiDAR 3D 点云技术，基于来自联网汽车不同位置和角度的传感器数据融合，提出一种基于点云的 3D 物体检测方法，拓展感知区域、提高检测准确性、促进增强结果，同时通过现有的车联网技术，可实现利用点云数据进行协同感知。
May, 2019
本文介绍了合作感知技术在智能交通系统中的应用，通过车路协同，加强对行人等容易忽视的交通参与者的感知以提升自动驾驶汽车的安全性。作者指出，合作感知技术是智能交通系统的未来发展方向之一。
Nov, 2020
自动驾驶引起学术界和工业界的广泛关注，但目前的自动驾驶系统大多基于单一车辆，存在较大限制，可能威胁驾驶安全。基于连接和自动驾驶车辆的协作感知被认为是解决这些限制的一种有前景的方法。本文首先确定了协作感知的挑战，如数据共享异步性、数据量和姿态误差等。然后，我们讨论了使用各种技术解决这些挑战的可能方法，并阐述了相关的研究机会。此外，我们提出了一种应对通信效率和延迟问题的方案，即一种通道感知的协作感知框架，通过动态调整通信图并减小延迟，提高感知性能和通信效率。最后，我们进行实验证明了我们提出方案的有效性。
Jan, 2024
该论文提出了一个基于深度强化学习的交通协同优化框架，用于增强无信号道路交叉口的驾驶安全性和路段通行能力，其最重要的优点是将计算时间复杂度降低到毫秒级并能够应对不同车道数量的高扩展性。
May, 2022
合作感知技术对提升自主车辆能力和道路安全具有多方面的好处，使用路侧传感器以及车载传感器可以提高可靠性和扩展传感器范围。我们提出了一种合作多模态融合模型 CoopDet3D 和感知数据集 TUMTraf-V2X，用于合作式三维物体检测和跟踪任务。通过多次实验，我们证明了相对于车载摄像头 - LiDAR 融合模型，我们的 CoopDet3D 摄像头 - LiDAR 融合模型在三维 mAP 上实现了 + 14.36 的提高。最后，我们将我们的数据集、模型、标注工具和开发套件公开发布在我们的网站上。
Mar, 2024
本文提出了一种基于选择性通信算法的合作感知方法，用于提高当前自动驾驶系统在障碍物干扰场景下的可靠性。通过多智能体路径规划研究的启发，将感知网络与控制网络相结合，实现了对有关导航规划最为关键的感知信息的选择传输，在安全关键驾驶场景模拟中显示出了比随机选择方法更高的成功率，同时最小化了附加通信开销。
May, 2023
本文提出一种新的协同三维物体检测框架，通过利用空间分布式传感器所提供的信息来辅助自动驾驶系统中的感知精度，同时避免因事先的通信方案导致通信拥堵和 / 或性能受限的问题。通过两个复杂的驾驶场景的实验结果和带宽使用分析，证明了该方法可以在各种检测困难情况下节省通信和计算成本，并显著提高检测性能。
May, 2022