HyDRA：面向异构协同感知的混合域感知鲁棒架构
计算机视觉与模式识别
2026-03-26 v1
摘要
在协同感知中，由于模型架构或训练数据分布差异的异构性，可能降低代理的性能。为此，我们提出了 HyDRA（Hybrid Domain-Aware Robust Architecture），一个集成中间融合和晚期融合于域感知框架内的统一管道。我们引入了轻量级域分类器，动态识别异构代理并将其分配给晚期融合分支。此外，我们提出了基于锚框的姿态图优化，以缓解晚期融合固有的定位误差，利用中间融合可靠检测作为固定的空间锚点。广泛的实验表明，尽管无需额外训练，HyDRA 的性能可与最先进的异构性感知 CP 方法相当。重要的是，这种性能在协作代理数量增加时得以维持，实现了零成本扩展，无需重新训练。
引用
@article{arxiv.2603.23975,
title = {HyDRA: Hybrid Domain-Aware Robust Architecture for Heterogeneous Collaborative Perception},
author = {Minwoo Song and Minhee Kang and Heejin Ahn},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.23975},
year = {2026}
}
备注
8 pages, 6 figures, Submitted to IROS 2026