核心概念
V2X 통신을 활용하여 각 차량의 주행 성능을 향상시키는 기계 학습 접근법
摘要
이 논문은 협력 자율 주행을 위한 두 가지 핵심 구성 요소를 소개합니다:
- V2Xverse: 협력 자율 주행을 위한 종합적인 시뮬레이션 플랫폼
- 다중 에이전트 주행 데이터셋 생성 체계, 협력 주행 시스템 배포를 위한 코드베이스, 시나리오 맞춤형 폐루프 주행 성능 평가 제공
- 기존 플랫폼에 비해 다중 에이전트 시뮬레이션, 전체 주행 기능 시뮬레이션, 다양한 V2X-AD 시나리오 지원 등의 장점이 있음
- CoDriving: 새로운 엔드-투-엔드 협력 자율 주행 시스템
- 운전 중요 영역의 희소하지만 정보가 풍부한 지각 단서를 선택적으로 보완하는 새로운 주행 지향 통신 전략 도입
- 지각, 예측, 주행 성능 전반에 걸쳐 정보 공유의 이점을 활용하며, 다양한 통신 조건에 적응할 수 있는 장점이 있음
실험 결과, CoDriving은 최신 단일 에이전트 엔드-투-엔드 주행 방법 대비 주행 점수를 62.49% 향상시키고 보행자 충돌률을 53.50% 감소시켰습니다.
統計資料
CoDriving은 최신 단일 에이전트 엔드-투-엔드 주행 방법 대비 주행 점수를 62.49% 향상시켰습니다.
CoDriving은 최신 단일 에이전트 엔드-투-엔드 주행 방법 대비 보행자 충돌률을 53.50% 감소시켰습니다.
引述
"V2X-AD는 개별 자율 주행 차량에 주변 환경에 대한 풍부한 인식을 제공하여 더 정확한 예측과 효과적인 경로 계획을 지원하고 비상 상황에서 더 빠른 대응을 가능하게 한다."
"협력 지각은 각 에이전트의 지각 능력을 향상시키는 것에 초점을 맞추고 있지만, 이러한 접근법은 여전히 주행 성능 향상이라는 궁극적인 목표를 달성하지 못하고 있다."