SlimComm：面向带宽高效协作三维感知的多普勒引导稀疏查询
计算机视觉与模式识别
2025-08-19 v1
摘要
协作感知使联网自动驾驶汽车（CAV）能够通过共享中间特征来克服遮挡和有限的传感器范围。然而，传输密集的鸟瞰图（BEV）特征图可能会耗尽车辆间通信可用的带宽。我们提出 SlimComm，一个将 4D 雷达多普勒与查询驱动的稀疏方案相结合的通信高效框架。SlimComm 构建了一个以运动为中心的动态地图来区分移动物体和静止物体，并生成两种查询类型：（i）针对动态和高置信度区域的参考查询，以及（ii）通过两阶段偏移探测遮挡区域的探索性查询。仅查询特定的 BEV 特征被交换并通过多尺度门控可变形注意力进行融合，从而在保持精度的同时减少有效载荷。为了进行评估，我们发布了 OPV2V-R 和 Adver-City-R，这是两个基于 CARLA 并具有逐点多普勒雷达的数据集。SlimComm 相比全图共享实现了高达 90% 的带宽降低，同时在变化的交通密度和遮挡条件下匹配或超越了先前的基准方法。数据集和代码将发布于：https://url.fzi.de/SlimComm。
引用
@article{arxiv.2508.13007,
title = {SlimComm: Doppler-Guided Sparse Queries for Bandwidth-Efficient Cooperative 3-D Perception},
author = {Melih Yazgan and Qiyuan Wu and Iramm Hamdard and Shiqi Li and J. Marius Zoellner},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.13007},
year = {2025}
}
备注
Accepted by ICCV - Drive2X Workshop