V2X Cooperative Perception for Autonomous Driving: Recent Advances and Challenges

要約

自動運転を推進し、現代の交通システムにおける安全性の課題に対処するには、正確な認識が不可欠です。
物体認識のためのコンピュータービジョンは大幅に進歩しましたが、現在の認識方法は、複雑な現実世界の交通環境では依然として困難に直面しています。
物理的な閉塞やセンサーの視野の制限などの課題は、個々の車両システムにとって依然として存在します。
これらの障害を克服し、運転自動化システムを強化するソリューションとして、Vehicle-to-Everything (V2X) テクノロジーを備えた Cooperative Perception (CP) が登場しました。
CP の基本的なアーキテクチャと重要なコンポーネントを調査した研究もありますが、特に V2X 通信テクノロジのコンテキストにおいて、最新のイノベーションに関する包括的な概要が依然として不足しています。
このギャップに対処するために、このペーパーでは、初期の探求から V2X 通信テクノロジーの進歩を含む最近の開発に至るまで、CP テクノロジーの進化の包括的な概要を提供します。
さらに、V2X ベースの CP ワークフローを説明するために、現代の汎用フレームワークが提案されており、CP システム コンポーネントの構造化された理解を支援します。
さらに、このペーパーでは、対処する重要な問題に基づいて、一般的な V2X ベースの CP 方法論を分類します。
この分類法内で広範な文献レビューが行われ、既存のデータセットとシミュレーターが評価されます。
最後に、自動運転のための CP における未解決の課題と将来の方向性について、知覚と V2X 通信の進歩の両方を考慮して議論します。

要約(オリジナル)

Accurate perception is essential for advancing autonomous driving and addressing safety challenges in modern transportation systems. Despite significant advancements in computer vision for object recognition, current perception methods still face difficulties in complex real-world traffic environments. Challenges such as physical occlusion and limited sensor field of view persist for individual vehicle systems. Cooperative Perception (CP) with Vehicle-to-Everything (V2X) technologies has emerged as a solution to overcome these obstacles and enhance driving automation systems. While some research has explored CP’s fundamental architecture and critical components, there remains a lack of comprehensive summaries of the latest innovations, particularly in the context of V2X communication technologies. To address this gap, this paper provides a comprehensive overview of the evolution of CP technologies, spanning from early explorations to recent developments, including advancements in V2X communication technologies. Additionally, a contemporary generic framework is proposed to illustrate the V2X-based CP workflow, aiding in the structured understanding of CP system components. Furthermore, this paper categorizes prevailing V2X-based CP methodologies based on the critical issues they address. An extensive literature review is conducted within this taxonomy, evaluating existing datasets and simulators. Finally, open challenges and future directions in CP for autonomous driving are discussed by considering both perception and V2X communication advancements.

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