V2X Cooperative Perception for Autonomous Driving: Recent Advances and Challenges

要約

正確な知覚は、自律走行を推進し、現代の交通システムにおける安全上の課題に対処するために不可欠である。物体認識のためのコンピュータビジョンが大きく進歩したにもかかわらず、現在の認識方法は、複雑な実世界の交通環境において依然として困難に直面している。物理的なオクルージョンやセンサーの視野の狭さといった課題は、個々の車両システムにおいては依然として残っている。これらの障害を克服し、運転自動化システムを強化するためのソリューションとして、Vehicle-to-Everything（V2X）技術による協調知覚（CP）が浮上している。CPの基本的なアーキテクチャや重要な構成要素に関する研究はいくつかあるが、特にV2X通信技術に関する最新の技術革新に関する包括的な要約はまだ不足している。このギャップに対処するため、本稿では、V2X通信技術の進歩を含め、初期の探求から最近の開発まで、CP技術の進化を包括的に概観する。さらに、V2XベースのCPワークフローを示す現代的な汎用フレームワークも提案し、CPシステムコンポーネントの構造的理解を助ける。さらに、本論文では、V2XベースのCP方法論が対処する重要な問題に基づき、一般的なV2XベースのCP方法論を分類している。この分類法の中で広範な文献レビューを行い、既存のデータセットとシミュレータを評価する。最後に、知覚とV2X通信の両方の進歩を考慮することで、自律走行におけるCPの未解決の課題と将来の方向性について議論する。

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 also 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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