AirV2X：统一的空中-地面车联网协作
计算机视觉与模式识别
2025-07-04 v3 人工智能
机器人学
摘要
尽管多车协同驾驶相较于单车自主驾驶显示出明显优势，但传统基于基础设施的V2X系统仍受制于巨大的部署成本以及在农村和郊区区域创建“未覆盖危险区”。我们提出AirV2X-Perception，一个大规模数据集，利用无人机（UAV）作为固定路侧单元（RSU）的灵活替代方案或补充手段。无人机相较于地面感知具有独特优势：通过鸟瞰视角减少遮挡、动态定位能力使其能够悬停、巡逻和护送导航规则，以及显著低于固定基础设施的部署成本。该数据集包含6.73小时的无人机协作驾驶场景，覆盖城市、郊区和农村环境，涉及多种天气和光照条件。AirV2X-Perception数据集促进了车联无人机（V2D）算法的开发和标准化评估，填补了飞行器辅助自动驾驶系统领域的关键空白。数据集和开发套件已开源于https://github.com/taco-group/AirV2X-Perception。
引用
@article{arxiv.2506.19283,
title = {AirV2X: Unified Air-Ground Vehicle-to-Everything Collaboration},
author = {Xiangbo Gao and Yuheng Wu and Fengze Yang and Xuewen Luo and Keshu Wu and Xinghao Chen and Yuping Wang and Chenxi Liu and Yang Zhou and Zhengzhong Tu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.19283},
year = {2025}
}