QUEST: 车辆基础设施协同感知的查询流

Aug, 2023

QUEST: 车辆基础设施协同感知的查询流

QUEST: Query Stream for Vehicle-Infrastructure Cooperative Perception

Siqi Fan, Haibao Yu, Wenxian Yang, Jirui Yuan, Zaiqing Nie

TL;DR合作感知可以通过提供额外视点和扩大感知范围有效增强个体感知性能。在这篇论文中，我们提出了查询合作的概念，以实现可解释的实例级灵活特征交互。通过引入 QUEST 框架，使查询流在智能体之间传递，通过融合实现跨智能体的查询交互，对于个体不知道的实例通过补充实现交互。以基于摄像机的车辆基础设施感知为例，实验结果表明 QUEST 的有效性，并进一步展示了查询合作范式在传输灵活性和对数据丢失的鲁棒性方面的优势。我们希望我们的工作能进一步促进实践中的跨智能体表示交互，实现更好的合作感知。

Abstract

cooperative perception can effectively enhance individual perception performance by providing additional viewpoint and expanding the sensing field. Existing cooperation paradigms are either interpretable (result cooperation) or flexible (feature cooperation). In this paper, we propose

cooperative perception query cooperation interpretability flexibility co-aware instances

发现论文，激发创造

面向 V2X 通信的中断感知协作感知技术在自动驾驶中的应用

本研究提出了一种基于历史信息的 V2X-INCOP 方案，利用通信自适应多尺度时空预测模型来提取多尺度时空特征、捕捉最显著的信息以预测遗漏的信息，同时采用知识蒸馏框架和课程学习策略来稳定模型训练，实验表明该方法能够有效缓解通信中断对合作感知的影响。

Apr, 2023

利用不完美通信的增强协同感知自动驾驶车辆

通过合作感知技术提高自动驾驶车辆在不利环境下的视觉感知质量，采用最佳辅助车辆优化协同感知并提高目标检测准确性，特别关注行人检测，验证结果表明该方法在挑战场景中提高了协作感知性能和驾驶安全。

Apr, 2024

COOPERNAUT：网络车辆协作感知的端到端驾驶

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

自主车辆的去中心化协作感知：学习尊重未知

本文提出了一种去中心化的协作感知方法，基于 Deep Reinforcement Learning 算法，学习一种反向通讯策略，只请求未知信息，最终实现交通物品的最大化感知和最小化信息交流成本的平衡调整。

Dec, 2022

基于 3D 点云的联网自动驾驶车辆的合作感知

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

车路协同的智能感知系统

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

基于行为分支和联邦强化学习的车联网协作感知

本论文提出了一种基于强化学习、四叉树点云压缩机制的框架，可利用联邦强化学习方法加速车辆协同感知中的联合学习过程。进一步利用该框架优化车辆间的关联、资源分配和信息交换，从而实现车辆间可靠高效的协同感知。

Dec, 2020

合作感知演示：联网及自动化车辆操作的安全与可靠性

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

基于学习的车车通信的协同感知

合作感知在自动驾驶中得到广泛应用，本研究分析了考虑通信信道损伤的合作感知性能。通过评估不同的融合方法和通道损伤，提出了一种新的后期融合方案，并采用基于卷积神经网络的自动编码器来压缩合作造成的数据大小。数值结果表明，当信噪比大于 0 dB 时，中期融合对信道损伤更具鲁棒性，提出的融合方案优于常规后期融合，并且自动编码器在检测精度和带宽使用之间提供了很好的折中。

Nov, 2023

V2X-Real：一个大规模的车辆对一切协作感知数据集

我们提出了一个具有多模态传感数据的数据集，以促进车辆与智能基础设施之间的协作感知发展，并通过合作感知方法的综合多类多智能体评估来支持研究。

Mar, 2024