高效跨代理空間時間狀態空間模型的協作感知

核心概念

提出了一個名為CollaMamba的統一框架,利用Mamba架構取代傳統的CNN和Transformer架構,生成緊湊、全面的中間特徵表示,大幅降低計算和通信開銷。同時設計了基於歷史軌跡序列的單代理特徵增強模塊和跨代理協作預測模塊,以提高特徵質量並適應動態通信環境。

摘要

本文提出了一個名為CollaMamba的跨代理協作感知框架,主要包括以下三個部分:

1. 跨代理空間協作backbone網絡:

   • 採用Mamba編碼器有效捕捉單代理長距離空間依賴,生成緊湊的序列形中間特徵。
   • 跨代理融合模塊精確捕捉跨代理和全局場景的特徵相關性和長距離空間依賴,保持線性複雜度。
   • 相比CNN和Transformer,大幅降低計算和通信開銷。

2. 單代理歷史感知特徵增強模塊:

   • 利用長期歷史觀測軌跡序列提取空間時間線索,增強當前模糊特徵。
   • 保持線性複雜度,可處理更多歷史幀而不增加開銷。

3. 跨代理協作預測模塊:

   • 利用歷史全局空間時間軌跡預測當前全局特徵,彌補鄰居代理通信失敗時的缺失信息。
   • 使模型能夠適應動態通信環境,在鄰居代理通信失敗時仍能保持較高感知精度。

實驗結果表明,CollaMamba在保持或提高感知精度的同時,大幅降低了計算和通信開銷,在各種基準數據集上均優於現有方法。

統計資料

相比V2X-ViT,CollaMamba的通信量減少約1/64。
CollaMamba-Simple的參數數量和FLOPs分別減少70.9%和71.9%。
CollaMamba-ST的參數數量和FLOPs分別減少60.2%和61.6%。
CollaMamba-Miss的參數數量和FLOPs分別減少53.5%和60.2%。

引述

"CollaMamba是首個在多代理協作感知領域利用Mamba取代傳統CNN和Transformer架構的統一框架,生成緊湊、全面的序列形中間特徵表示,大幅降低計算和通信開銷。"
"我們設計了基於歷史軌跡序列的單代理特徵增強模塊和跨代理協作預測模塊,以提高特徵質量並適應動態通信環境。"
"實驗結果表明,CollaMamba在保持或提高感知精度的同時,大幅降低了計算和通信開銷,在各種基準數據集上均優於現有方法。"

從以下內容提煉的關鍵洞見

CollaMamba: Efficient Collaborative Perception with Cross-Agent Spatial-Temporal State Space Model

by Yang Li, Qua... 於 arxiv.org 09-13-2024

https://arxiv.org/pdf/2409.07714.pdf

深入探究

如何進一步提高CollaMamba在動態通信環境下的適應性和鲁棒性?

為了進一步提高CollaMamba在動態通信環境下的適應性和鲁棒性，可以考慮以下幾個策略：

增強歷史特徵的利用：進一步擴展歷史特徵的緩存和處理能力，通過引入更長時間範圍的歷史數據來捕捉目標的運動趨勢和環境變化。這可以通過設計更高效的歷史特徵編碼器來實現，從而在缺乏即時通信的情況下，依然能夠提供準確的預測。

自適應通信策略：根據當前的通信狀況動態調整模型的通信策略。例如，當通信延遲或丟包率較高時，可以減少傳輸的特徵數量，或選擇性地傳輸關鍵特徵，以降低通信負擔並提高信息的有效性。

多模態信息融合：將來自不同感知模態（如視覺、雷達和激光雷達）的信息進行融合，利用多模態數據的互補性來增強模型的魯棒性。這樣可以在某一模態信息缺失的情況下，依然保持較高的感知準確性。

強化學習和自適應算法：引入強化學習技術，讓模型在實際運行中學習如何根據環境變化自動調整其參數和策略，以適應不同的通信條件和環境挑戰。

模擬真實場景的測試：在多種動態通信環境下進行廣泛的實驗，模擬不同的通信延遲和丟包情況，從而不斷優化模型的設計和參數設定，以提高其在真實世界中的表現。

如何將CollaMamba的空間時間建模能力應用於其他感知任務,如多模態融合和長期軌跡預測?

CollaMamba的空間時間建模能力可以通過以下方式應用於其他感知任務，如多模態融合和長期軌跡預測：

多模態融合：利用CollaMamba的Mamba架構，將來自不同感知模態的數據（如圖像、音頻和傳感器數據）進行有效融合。通過設計專門的模塊來處理不同模態的特徵，並在空間和時間上進行建模，從而提高整體感知的準確性和魯棒性。

長期軌跡預測：在長期軌跡預測任務中，可以利用CollaMamba的歷史特徵增強模塊，提取目標的歷史運動模式和環境信息。通過對歷史數據的深入分析，模型可以更準確地預測未來的運動軌跡，特別是在複雜和動態的環境中。

增強特徵表示：在多模態融合中，CollaMamba可以通過其空間時間建模能力，生成更豐富的特徵表示，這些表示能夠捕捉到不同模態之間的關聯性，從而提高模型對於複雜場景的理解能力。

自適應模型架構：根據不同的感知任務需求，調整CollaMamba的架構和參數設置，使其能夠靈活應對各種感知挑戰，從而在多模態融合和長期軌跡預測中發揮更大的效能。

CollaMamba的Mamba架構是否可以應用於其他領域的序列建模任務,如自然語言處理和語音識別?

是的，CollaMamba的Mamba架構可以應用於其他領域的序列建模任務，如自然語言處理（NLP）和語音識別，具體表現在以下幾個方面：

長期依賴建模：Mamba架構的設計使其能夠有效捕捉長期依賴關係，這在自然語言處理和語音識別中至關重要。通過利用Mamba的空間時間建模能力，可以更好地理解上下文信息，從而提高文本生成和語音識別的準確性。

線性複雜度：Mamba架構的線性複雜度特性使其在處理長序列時具有優勢，這對於NLP和語音識別中的長文本或長語音片段的處理尤為重要。這樣可以在保持高效計算的同時，獲得更好的性能。

多模態融合：在語音識別中，Mamba架構可以與其他模態（如視覺信息）進行融合，從而增強模型的表現。這種多模態融合的能力使得Mamba架構在處理複雜的感知任務時具有更大的靈活性和適應性。

可擴展性：Mamba架構的可擴展性使其能夠適應不同的應用場景，無論是文本生成、情感分析還是語音識別，都可以根據具體需求進行調整和優化。

跨領域應用：隨著Mamba架構在多個領域的成功應用，未來可以探索其在其他序列建模任務中的潛力，如金融時間序列預測、醫療數據分析等，進一步擴展其應用範圍。