基于硬件的协同感知架构在车道变更预测中的设计洞察与比较评估
人工智能
2025-09-25 v1 硬件体系结构
计算机视觉与模式识别
机器学习
摘要
车道变更预测研究在过去几年引起了广泛关注。该领域的大多数现有工作都是在仿真环境中或使用预记录数据集进行的，这些工作通常依赖于关于感知、通信和交通行为的简化假设，而这些假设在实际中并不总是成立。车道变更预测系统的实际部署相对较少，当有报告时，实践中的挑战、限制和经验教训往往记录不足。本研究通过在实际混合交通中进行硬件部署，探索了协作式车道变更预测，并分享了实施和测试过程中出现的见解。我们强调了我们面临的实践挑战，包括瓶颈、可靠性问题和影响系统行为的运行约束。通过记录这些经验，该研究为从事类似流水线工作的其他人提供了指导。
引用
@article{arxiv.2509.20218,
title = {Design Insights and Comparative Evaluation of a Hardware-Based Cooperative Perception Architecture for Lane Change Prediction},
author = {Mohamed Manzour and Catherine M. Elias and Omar M. Shehata and Rubén Izquierdo and Miguel Ángel Sotelo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.20218},
year = {2025}
}