基于学习的车对车通信协同感知
信号处理
2023-11-20 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
协同感知已广泛应用于自动驾驶中，以缓解单车自动驾驶感知的固有局限。为实现协同，车对车（V2V）通信发挥着不可或缺的作用。本文分析了考虑通信信道损伤的协同感知性能，评估了不同的融合方法与信道损伤。提出了一种新的后融合方案，以利用中间特征的鲁棒性。为压缩协同带来的数据量，采用了基于卷积神经网络的自动编码器。数值结果表明，当信噪比大于0 dB时，中间融合比早期融合与后融合对信道损伤更具鲁棒性；此外，所提融合方案优于使用检测输出的传统后融合，且自动编码器在检测精度与带宽占用之间提供了良好折衷。
引用
@article{arxiv.2311.10336,
title = {Cooperative Perception with Learning-Based V2V communications},
author = {Chenguang Liu and Yunfei Chen and Jianjun Chen and Ryan Payton and Michael Riley and Shuang-Hua Yang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.10336},
year = {2023}
}