CoInfra：面向车-基础设施 adverse 天气下合作感知的大规模设施感知系统与数据集
机器人学
2026-03-23 v3
摘要
车-基础设施(V2I) 合作感知可显著扩展自动驾驶系统的探测范围、覆盖范围和鲁棒性，尤其是在遮挡和恶劣天气环境下。然而，其实际价值仍难以量化，因为现有基准测试不充分捕捉大规模多节点部署、真实通信条件和恶劣天气运行情况。本文提出了 CoInfra，一套可部署的合作基础设施感知平台，包括通过商业 5G 网络连接的 14 个路侧传感节点，以及用于 V2I 合作研究的大规模数据集和开源系统堆栈。该系统支持在真实 5G 通信约束下进行同步多节点感知和延迟感知融合。所发布的数据集覆盖一个八节点城市圆形交叉口的四种天气条件(晴天、雨天、大雪、冰雨)，包含 29.4 万个 LiDAR 帧、58.9 万个摄像头图像和 33.2 万个全球一致的 3D 边界框。它还包括一个与自动驾驶车辆同步收集的 V2I 子数据集。除标准感知基准测试外，我们进一步评估了基础设施感知是否提高了在圆形交叉互动中对 safety-critical 交通参与者的意识。在结构化冲突情景中，V2I 合作将 vehicle-only 感知下的关键帧完整性从 33%-46% 提升到 86%-100%。这些结果表明，多节点基础设施感知在 vehicle-only 感知最受限的冲突丰富的交通情景中显著提高了情境意识。
引用
@article{arxiv.2507.02245,
title = {CoInfra: A Large-Scale Cooperative Infrastructure Perception System and Dataset for Vehicle-Infrastructure Cooperation in Adverse Weather},
author = {Minghao Ning and Yufeng Yang and Keqi Shu and Shucheng Huang and Jiaming Zhong and Maryam Salehi and Mahdi Rahmani and Jiaming Guo and Yukun Lu and Chen Sun and Aladdin Saleh and Ehsan Hashemi and Amir Khajepour},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.02245},
year = {2026}
}
备注
This paper has been submitted to the Transportation Research Part C: Emerging Technologies for review