NLOS Dies Twice: Challenges and Solutions of V2X for Cooperative Perception

要約

協調知覚を実現するコネクテッド車両間のマルチエージェント マルチライダー センサーの融合は、個々の車両知覚システムの死角を最小限に抑え、自動運転システム全体の安全性をさらに高めるための最良の技術として最近認識されています。
この技術は、V2X (Vehicle-to-Everything) 通信の信頼性と可用性に大きく依存しています。
実際のセンサー フュージョン アプリケーション シナリオでは、見通し外 (NLOS) の問題により、認識システムだけでなく V2X 直接通信にもブラインド ゾーンが発生します。
根本的な通信問題に対処するために、迅速なセンサー フュージョン マッチング手順とモビリティ高さのハイブリッド リレー決定手順に抽象知覚マトリックス マッチング手法を導入し、V2X 通信の効率とパフォーマンスを積極的に改善して、上位層のアプリケーション フュージョン要件に対応します。
当社のソリューションの有効性を実証するために、自動運転、センサー フュージョン、V2X 通信全般を考慮した新しいシミュレーション フレームワークを設計し、エンドツーエンドのパフォーマンス評価とさらなるソリューション導出への道を開きます。

要約(オリジナル)

Multi-agent multi-lidar sensor fusion between connected vehicles for cooperative perception has recently been recognized as the best technique for minimizing the blind zone of individual vehicular perception systems and further enhancing the overall safety of autonomous driving systems. This technique relies heavily on the reliability and availability of vehicle-to-everything (V2X) communication. In practical sensor fusion application scenarios, the non-line-of-sight (NLOS) issue causes blind zones for not only the perception system but also V2X direct communication. To counteract underlying communication issues, we introduce an abstract perception matrix matching method for quick sensor fusion matching procedures and mobility-height hybrid relay determination procedures, proactively improving the efficiency and performance of V2X communication to serve the upper layer application fusion requirements. To demonstrate the effectiveness of our solution, we design a new simulation framework to consider autonomous driving, sensor fusion and V2X communication in general, paving the way for end-to-end performance evaluation and further solution derivation.

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