SEIP: Simulation-based Design and Evaluation of Infrastructure-based Collective Perception

要約

最近のセンシングと通信の進歩により、複数のエンティティ間でリアルタイムのデータを共有することで、交通管理における集合的な認識への道が開かれました。
車両ベースの集団認識が勢いを増している一方で、物体検出のためのさまざまな路側センサーからのセンシングデータのリアルタイム共有と統合を必要とするインフラストラクチャベースのアプローチは、配置戦略と高額な事後評価コストの課題に取り組んでいます。
その有効性を示す事例証拠があるにもかかわらず、現在の導入の多くはエンジニアリングヒューリスティックに依存しており、導入後の調整を制限する予算の制約に直面しています。
このペーパーでは、インフラストラクチャ センサー導入の事前評価のための多項式時間ヒューリスティック アルゴリズムとシミュレーション ツールを紹介します。
これを整数計画問題としてモデル化することで、センサーの位置、高さ、構成に関する決定を導き、コスト、設置上の制約、およびカバー範囲を調和させます。
当社のシミュレーション エンジンは、オープンソースの都市走行シミュレーターと統合されており、物体検出のレンズを通して各センサー導入ソリューションの有効性を評価できます。
インフラストラクチャ LiDAR のケーススタディでは、追加の低解像度 LiDAR を統合することで得られる増分メリットが、より多くの高解像度 LiDAR を組み込んだ場合のメリットを上回る可能性があることが明らかになりました。
この結果は、導入前にコストパフォーマンスのトレードオフを調査する必要性を裏付けています。
シミュレーション実験のコードは https://github.com/dajiangsuo/SEIP にあります。

要約(オリジナル)

Recent advances in sensing and communication have paved the way for collective perception in traffic management, with real-time data sharing among multiple entities. While vehicle-based collective perception has gained traction, infrastructure-based approaches, which entail the real-time sharing and merging of sensing data from different roadside sensors for object detection, grapple with challenges in placement strategy and high ex-post evaluation costs. Despite anecdotal evidence of their effectiveness, many current deployments rely on engineering heuristics and face budget constraints that limit post-deployment adjustments. This paper introduces polynomial-time heuristic algorithms and a simulation tool for the ex-ante evaluation of infrastructure sensor deployment. By modeling it as an integer programming problem, we guide decisions on sensor locations, heights, and configurations to harmonize cost, installation constraints, and coverage. Our simulation engine, integrated with open-source urban driving simulators, enables us to evaluate the effectiveness of each sensor deployment solution through the lens of object detection. A case study with infrastructure LiDARs revealed that the incremental benefit derived from integrating additional low-resolution LiDARs could surpass that of incorporating more high-resolution ones. The results reinforce the necessity of investigating the cost-performance tradeoff prior to deployment. The code for our simulation experiments can be found at https://github.com/dajiangsuo/SEIP.

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