CoPEM：面向自动驾驶的协同感知误差模型
机器人学
2022-11-23 v2 人工智能
摘要
在本文中，我们引入协同感知误差模型（coPEMs）的概念，以在虚拟测试环境中实现V2X解决方案的有效且高效的集成。我们将分析聚焦于自动驾驶车辆（AV）的（车载）感知中的遮挡问题，该问题会表现为对遮挡物体的漏检错误。基于车辆到一切（V2X）通信的协同感知（CP）解决方案旨在通过协同利用AV周围世界的额外视角来避免此类问题。这种方法通常需要在环境中同时部署许多传感器，主要是摄像头和LiDAR，这些传感器作为道路基础设施的一部分或安装在其他交通车辆上。然而，在虚拟仿真流程中实现大量传感器模型往往在計算上昂贵得令人望而却步。因此，在本文中，我们依靠扩展感知误差模型（PEMs）来高效实现此类协同感知解决方案及其相关的错误与不确定性。我们通过比较一个面临以遮挡为主要潜在碰撞原因的交通场景挑战的AV所能实现的安全性来展示该方法。
引用
@article{arxiv.2211.11175,
title = {CoPEM: Cooperative Perception Error Models for Autonomous Driving},
author = {Andrea Piazzoni and Jim Cherian and Roshan Vijay and Lap-Pui Chau and Justin Dauwels},
journal= {arXiv preprint arXiv:2211.11175},
year = {2022}
}
备注
Accepted at 2022 IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems - ITSC2022 6 pages, 6 figures