Shared Situational Awareness with V2X Communication and Set-membership Estimation

要約

交通状況を知覚および把握し、自車両の周囲の車両および道路利用者の状態を推定する能力は、状況認識として知られています。
大型自動運転車の状況認識は自動化プラットフォームの重要な部分であり、自車の視野に依存します。
しかし、都市のシナリオになると、自車両の視野は、インフラストラクチャ、移動車両、および駐車車両によって引き起こされる遮蔽や死角の影響を受ける可能性があります。
この論文では、集合メンバーシップ推定と Vehicle-to-Everything (V2X) 通信を使用して状況認識を向上させるフレームワークを提案します。
このフレームワークは安全性を保証し、動的に変化するシナリオに適応でき、既存の複雑な自律プラットフォームに統合されます。
このペーパーでは、フレームワークの実装とリアルタイムの結果の詳細な説明を示します。

要約(オリジナル)

The ability to perceive and comprehend a traffic situation and to estimate the state of the vehicles and road-users in the surrounding of the ego-vehicle is known as situational awareness. Situational awareness for a heavy-duty autonomous vehicle is a critical part of the automation platform and depends on the ego-vehicle’s field-of-view. But when it comes to the urban scenario, the field-of-view of the ego-vehicle is likely to be affected by occlusion and blind spots caused by infrastructure, moving vehicles, and parked vehicles. This paper proposes a framework to improve situational awareness using set-membership estimation and Vehicle-to-Everything (V2X) communication. This framework provides safety guarantees and can adapt to dynamically changing scenarios, and is integrated into an existing complex autonomous platform. A detailed description of the framework implementation and real-time results are illustrated in this paper.

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