Jiaxi Liu, Chengyuan Ma, Hang Zhou, Weizhe Tang, Shixiao Liang, Haoyang Ding, Xiaopeng Li, Bin Ran
개요
협력적 인지(CP)는 연결된 차량(CV) 간의 정보 공유를 통해 단일 차량 센싱의 한계를 극복할 수 있는 잠재력을 제공합니다. 본 논문에서는 대역폭 제약 문제를 해결하기 위해, 위험 기반 블라인드 존 감지에 따라 목표 협업을 시작하는 분산 프로토콜을 도입하는 Spontaneous Risk-Aware Selective Cooperative Perception (SRA-CP) 프레임워크를 제안합니다. SRA-CP는 각 CV가 운전 작업에 미치는 가림의 영향을 로컬에서 평가하고 협업 필요성을 결정할 수 있도록 하는 지각적 위험 식별 모듈을 사용합니다. SRA-CP는 안전에 중요한 콘텐츠를 우선시하고 대역폭 제약에 적응하는 융합 모듈을 통해 선택적인 정보 교환을 수행합니다. 공공 데이터셋에서 SRA-CP를 평가한 결과, 일반 CP에 비해 안전에 중요한 객체에 대한 평균 정밀도(AP) 손실이 1% 미만이며 통신 대역폭은 20%만 사용했습니다. 또한, 위험 인식을 통합하지 않은 기존 선택적 CP 방법에 비해 인지 성능을 15% 향상시켰습니다.
시사점, 한계점
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시사점:
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안전에 중요한 객체에 대한 평균 정밀도(AP) 손실을 최소화하면서 통신 대역폭을 20%만 사용.
