面向高效路侧 LiDAR 部署：基于熵导可见性的快速代理指标

路侧 LiDAR 传感器的部署在协同智能运输系统（C-ITS）的发展中起着关键作用。然而，LiDAR 传感器的高昂成本 necessitates 高效的布置策略以最大化检测性能。传统的路侧 LiDAR 部署方法依赖专家经验，因而耗时。自动化这一过程却需要大量计算，因其不仅需要评估可见性，还需要评估不同 LiDAR 布置下的检测性能。为此，我们提出了一种快速代理指标——熵导可见性得分（EGVS），其基于信息增益用于评估路侧 LiDAR 配置中的目标检测性能。EGVS 利用交通概率占用网格（TPOG）来优先考虑关键区域，并采用熵基计算来量化 LiDAR 束捕获的信息量。这一方法消除了对直接检测性能评估的需求，而通常这需要大量标注和计算资源。通过将 EGVS 集成到优化过程中，我们显著加快了寻找最优 LiDAR 配置的速度。使用 AWSIM 模拟器进行的实验结果表明，EGVS 与平均精度（AP）分数高度相关，并能有效预测目标检测性能。这一方法为路侧 LiDAR 部署提供了计算效率高的解决方案，促进了可扩展的智能基础设施发展。