Daily Arxiv

전 세계에서 발간되는 인공지능 관련 논문을 정리하는 페이지 입니다.
본 페이지는 Google Gemini를 활용해 요약 정리하며, 비영리로 운영 됩니다.
논문에 대한 저작권은 저자 및 해당 기관에 있으며, 공유 시 출처만 명기하면 됩니다.

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

Created by
  • Haebom

저자

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

개요

본 논문은 자율주행(AD)의 한계를 극복하기 위해 차량 간 통신(V2X)과 언어 모델 기반 추론을 통합하는 V2X-UniPool 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크는 V2X 데이터를 구조화된 언어 기반 지식으로 변환하고, 시계열적으로 일관된 추론을 위해 시간 색인화된 지식 풀에 저장하며, Retrieval-Augmented Generation (RAG)을 사용하여 실시간 컨텍스트에 기반한 결정을 내린다. 실제 DAIR-V2X 데이터셋을 사용한 실험 결과, V2X-UniPool은 최첨단 계획 정확도와 안전성을 달성했으며 통신 비용을 80% 이상 절감했다.

시사점, 한계점

시사점:
V2X와 언어 모델을 통합하여 자율주행 성능 향상 (계획 정확도 및 안전성)
통신 비용 절감 (80% 이상)
실제 데이터셋(DAIR-V2X)에 대한 검증
한계점:
논문에 명시된 한계점은 없음 (다만, 논문 요약이므로 상세한 한계점은 생략됨)
👍