InSPE: Rapid Evaluation of Heterogeneous Multi-Modal Infrastructure Sensor Placement

要約

インフラストラクチャセンシングは、安全ホットスポット（たとえば交差点）での交通監視に不可欠であり、自律運転における協同的認識のバックボーンとして機能します。
車両センシングは広く研究されていますが、特に多様な交差点の形状、複雑な閉塞、さまざまな交通条件、照明や天気などの周囲の環境のユニークな課題を考えると、インフラストラクチャセンシングはほとんど注目されていません。
これらの問題に対処し、費用対効果の高いセンサー配置を確保するために、複数のインフラストラクチャと環境シナリオ全体で知覚効果を迅速に評価する知覚サロゲートメトリックセットである、マルチモーダルセンサーの組み合わせを備えた知覚サロゲートメトリックセットである不均一なマルチモーダルインフラストラクチャセンサー配置評価（INSPE）を確実に提案します。
Inspeは、3つの慎重に設計されたメトリック、つまりセンサーカバレッジ、知覚閉塞、および情報ゲインを統合することにより、知覚機能を体系的に評価します。
大規模な評価をサポートするために、Carlaシミュレーター内のデータ生成ツールを開発し、多様な交差点と環境条件をカバーするデータセットであるInfra-Setも導入します。
最先端の認識アルゴリズムを使用したベンチマーク実験は、Inspeが効率的でスケーラブルなセンサー配置分析を可能にし、インテリジェントな交差点インフラストラクチャを最適化するための堅牢なソリューションを提供することを示しています。

要約(オリジナル)

Infrastructure sensing is vital for traffic monitoring at safety hotspots (e.g., intersections) and serves as the backbone of cooperative perception in autonomous driving. While vehicle sensing has been extensively studied, infrastructure sensing has received little attention, especially given the unique challenges of diverse intersection geometries, complex occlusions, varying traffic conditions, and ambient environments like lighting and weather. To address these issues and ensure cost-effective sensor placement, we propose Heterogeneous Multi-Modal Infrastructure Sensor Placement Evaluation (InSPE), a perception surrogate metric set that rapidly assesses perception effectiveness across diverse infrastructure and environmental scenarios with combinations of multi-modal sensors. InSPE systematically evaluates perception capabilities by integrating three carefully designed metrics, i.e., sensor coverage, perception occlusion, and information gain. To support large-scale evaluation, we develop a data generation tool within the CARLA simulator and also introduce Infra-Set, a dataset covering diverse intersection types and environmental conditions. Benchmarking experiments with state-of-the-art perception algorithms demonstrate that InSPE enables efficient and scalable sensor placement analysis, providing a robust solution for optimizing intelligent intersection infrastructure.

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