Cooperative Infrastructure Perception

要約

最近の研究では、知覚に使用される 3D センサーの視線制限を克服するための 2 つの質的に異なるアプローチ、つまり協調的知覚とインフラストラクチャ拡張知覚が検討されています。
このペーパーでは、インフラストラクチャ LiDAR の導入の増加を動機として、3 番目のアプローチである協調的なインフラストラクチャの認識を検討します。
このアプローチは、複数のインフラストラクチャ センサーの出力を融合することによって知覚出力を生成しますが、有用であるためには、それを迅速かつ正確に行う必要があります。
新しいアルゴリズムとシステム最適化の組み合わせを使用する Cooperative Infrastructure Perception (CIP) の設計、実装、評価について説明します。
控えめなコンピューティング リソースを使用して、最先端のものに匹敵する精度で、100 ミリ秒以内に知覚出力を生成します。
CIP を車両の知覚を強化するために使用すると、安全性が向上します。
CIP をオフロード計画と組み合わせて使用​​すると、交差点での交通スループットを向上させることができます。

要約(オリジナル)

Recent works have considered two qualitatively different approaches to overcome line-of-sight limitations of 3D sensors used for perception: cooperative perception and infrastructure-augmented perception. In this paper, motivated by increasing deployments of infrastructure LiDARs, we explore a third approach, cooperative infrastructure perception. This approach generates perception outputs by fusing outputs of multiple infrastructure sensors, but, to be useful, must do so quickly and accurately. We describe the design, implementation and evaluation of Cooperative Infrastructure Perception (CIP), which uses a combination of novel algorithms and systems optimizations. It produces perception outputs within 100 ms using modest computing resources and with accuracy comparable to the state-of-the-art. CIP, when used to augment vehicle perception, can improve safety. When used in conjunction with offloaded planning, CIP can increase traffic throughput at intersections.

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