带宽自适应时空对应性识别：用于协作感知
机器人学
2025-02-18 v1
摘要
对应性识别 (CoID) 是多机器人协作感知中的关键能力，使一组机器人能够在各自视野内持续一致地指称同一对象。在现实应用中，如连接式自动驾驶，车辆因通信带宽有限面临直接共享原始观察的挑战。为解决这一挑战，我们提出一种 novel 方法用于带宽自适应时空CoID的协作感知。该方法允许机器人逐步选择部分时空观察并与他人共享，同时适应随时间动态变化的通信约束。我们在连接式自动驾驶的各种场景中评估了该方法。实验结果验证，我们的方法实现了CoID并适应动态通信带宽变化。此外，我们的方法在CoID和数据共享效率方面实现了8%-56%的整体提升，超越了先前技术，实现了最先进的性能。更多信息请访问：https://gaopeng5.github.io/acoid。
引用
@article{arxiv.2502.12098,
title = {Bandwidth-Adaptive Spatiotemporal Correspondence Identification for Collaborative Perception},
author = {Peng Gao and Williard Joshua Jose and Hao Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.12098},
year = {2025}
}