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V2X-UniPool: Unifying Multimodal Perception and Knowledge Reasoning for Autonomous Driving

Created by
  • Haebom

作者

Xuewen Luo, Fengze Yang, Fan Ding, Xiangbo Gao, Shuo Xing, Yang Zhou, Zhengzhong Tu, Chenxi Liu

概要

本論文は、自律走行(AD)の限界を克服するために、車間通信(V2X)と言語モデルベースの推論を統合するV2X-UniPoolフレームワークを提案する。このフレームワークは、V2Xデータを構造化言語ベースの知識に変換し、時系列的に一貫した推論のために時間索引付き知識プールに保存し、Retrieval-Augmented Generation(RAG)を使用してリアルタイムコンテキストに基づいた決定を下します。実際のDAIR-V2Xデータセットを使用した実験の結果、V2X-UniPoolは最先端の計画精度と安全性を達成し、通信コストを80%以上削減しました。

Takeaways、Limitations

Takeaways:
V2Xと言語モデルを統合して自律走行性能を向上(計画精度と安全性)
通信コスト削減(80%以上)
実際のデータセット(DAIR-V2X)の検証
Limitations:
論文に記載されているLimitationsはありません(ただし、論文の要約であるため、詳細なLimitationsは省略)
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