Oct, 2023

V2X-AHD: 基于非对称异质蒸馏网络的车辆与一切协作感知

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TL;DR通过提出一种多视角车路协同感知系统（V2X-AHD），利用不同的训练数据提高轮廓识别的准确性，并借助多头自注意力（MSA）融合单视角特征，从而有效提高 3D 物体检测的准确性和降低网络参数数量。
object detectionintelligent traffic systemslidar-based 3d detectionvehicle-road cooperation perceptionv2x-ahd
发现论文，激发创造
  • 实用协作感知：异步和多智能体三维物体检测框架

    本文介绍一种新的通过点云序列检测车辆 3D 物体的方法，采用 LiDAR 传感器解决阴影效应与 HD 地图配合，并使用 V2X 通信技术提高车辆感知性能，同时优化带宽性能.

    Jul, 2023

  • V2X-ViT: 具有视觉转换器的车辆到一切合作感知

    本文研究了车路一体化（V2X）通信在提高自动驾驶车辆感知性能方面的应用，并提出了一种基于 V2X 通信的健壮的协作感知框架，使用一种新颖的视觉 Transformer。使用大规模的 V2X 感知数据集，在海量实验中表明 V2X-ViT 能够在 3D 物体检测中取得 state-of-the-art 的表现，并且即使在恶劣嘈杂的环境下具有稳健的性能。

    Mar, 2022

  • TUMTraf V2X 协作感知数据集

    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

  • 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

  • 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

  • DI-V2X: 学习领域不变表示的车辆基础设施协同三维物体检测

    通过 DI-V2X 提出了一种新的蒸馏框架，通过域混合实例增强、渐进式域不变蒸馏和域自适应融合模块来减轻 V2X 3D 物体检测中的域差异，实现了卓越的性能。

    Dec, 2023

  • 可学习通信的自动驾驶系统协同式三维物体检测

    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

  • DAIR-V2X: 用于车路协作三维物体检测的大规模数据集

    发布了第一个用于车路协同自动驾驶的真实场景多模态多视角数据集 DAIR-V2X，其中包括 71254 帧 LiDAR 和摄像头帧，是解决车路协同 3D 物体检测问题的一个基准，并提出了延迟融合框架 TCLF。

    Apr, 2022

  • HM-ViT: 异模态车辆间合作感知的视觉变换器

    该研究提出了一种新型的多智能体异态合作感知框架，名为 HM-ViT，可以在异构传感器模态下协同预测高度动态的自动驾驶交通中的三维物体。实验证明 HM-ViT 相比先前的合作感知方法具有更好的效果。

    Apr, 2023

  • 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