超低位元協作感知：以擴散模型為基礎

Q: 如何進一步提高DiffCP在高精度任務中的感知性能?

要進一步提高DiffCP在高精度任務中的感知性能，可以考慮以下幾個策略： 增強語義向量的表達能力：透過改進語義提取器（Semantic Extractor, SE）的架構，增加其深度和寬度，以便能夠捕捉更豐富的特徵信息。這可以通過使用更複雜的神經網絡結構，如卷積神經網絡（CNN）或更深的多層感知器（MLP），來實現。 多階段重建過程：在重建過程中引入多階段的推理機制，逐步融合來自協作代理的感知信息。這樣可以在每個階段進行細化，從而提高最終的重建精度。 自適應的數據傳輸策略：根據任務的需求動態調整語義向量的長度和傳輸頻率。在高精度任務中，可以選擇更長的語義向量以提高信息的完整性，並在必要時增加傳輸頻率。 引入額外的上下文信息：在重建過程中，除了幾何和語義條件外，還可以考慮引入其他上下文信息，如環境特徵或時間序列數據，以增強模型的感知能力。 強化學習的應用：利用強化學習技術來優化DiffCP的參數選擇和重建策略，通過不斷的試錯過程來提高模型在特定任務中的表現。

Q: DiffCP是否可以應用於其他類型的多代理協作系統,如機器人群集或無人機群?

是的，DiffCP可以應用於其他類型的多代理協作系統，如機器人群集或無人機群。其核心思想是利用擴散模型進行特徵級的協作感知，這一方法具有以下幾個優勢，使其適用於不同的多代理系統： 靈活的數據壓縮：DiffCP能夠在低帶寬環境下有效壓縮感知數據，這對於無人機或機器人群集在進行實時通信時尤為重要，因為這些系統通常面臨帶寬限制。 多模態感知能力：DiffCP的設計支持多種感知模態（如視覺、雷達等），這使得其能夠在不同的應用場景中靈活運用，無論是地面機器人還是空中無人機。 增強的協作性能：透過DiffCP，代理之間可以共享和重建彼此的感知信息，這在機器人群集或無人機群中可以顯著提高整體的感知能力，減少盲區和提高任務執行的安全性。 可擴展性：DiffCP的架構可以輕鬆擴展到多個代理，無論是增加代理的數量還是改變代理的配置，均能保持良好的性能。

Q: 擴散模型在其他協作感知相關問題中的潛在應用有哪些?

擴散模型在協作感知相關問題中具有廣泛的潛在應用，以下是幾個具體的例子： 多視角三維重建：擴散模型可以用於從多個視角的圖像中重建三維場景，這在自動駕駛、虛擬現實和增強現實等領域中非常重要。 環境感知與建模：在智能城市或自動駕駛的應用中，擴散模型可以用於融合來自不同傳感器的數據，生成更準確的環境模型，從而提高系統的決策能力。 協作機器人：在工業自動化中，擴散模型可以幫助多個機器人協同工作，通過共享感知信息來提高任務的效率和安全性。 災害監測與應對：在災害管理中，擴散模型可以用於整合來自不同來源的感知數據（如衛星圖像、地面傳感器等），以實時監測災害情況並制定應對策略。 智能交通系統：擴散模型可以用於車輛之間的協作感知，通過共享交通信息來提高交通流量的管理和事故預防的能力。 這些應用展示了擴散模型在協作感知領域的潛力，能夠促進更高效的數據共享和信息重建，從而提升系統的整體性能。

核心概念

利用擴散模型有效壓縮協作代理的感知資訊,在滿足實際無線通信限制的情況下實現特徵級別的協作。

摘要

本文提出了一種名為DiffCP的新型協作感知(CP)範式,利用專門的擴散模型有效壓縮協作代理的感知資訊。DiffCP通過將幾何和語義條件納入生成模型,實現了特徵級別的協作,大幅降低了通信成本,推動了連接式協作機器人系統在實際環境中的部署和應用。

具體來說,DiffCP首先從預訓練的BEV感知算法中提取BEV特徵。然後,DiffCP嵌入擴散時間步長、相對地理位置和語義向量作為條件,引導幾何變換和額外信息的融合,以重建協作代理的BEV特徵。與傳統單視角3D合成不同,每個代理在DiffCP中都包含獨特的前景信息,因此DiffCP同時考慮幾何和語義條件。通過在通用BEV潛在空間中進行擴散,DiffCP減少了推理維度,支持多傳感器模態,並可適應多樣的下游任務。

實驗結果表明,DiffCP可以在保持特徵級別協作優勢的同時,將通信成本顯著降低至物體級別CP的水平,甚至超越,為實際應用提供了可行的解決方案。此外,DiffCP還提出了一種針對高精度任務的下游感知增強方法,進一步提高了感知性能。

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统计

在10米距離下,當前C-V2X系統的最大數據率約為10 Mbps,在100米距離下降至5 Mbps。
原始LiDAR數據的傳輸需要約360 Mbps,單個HD攝像頭需要約20 Mbps,遠超C-V2X頻寬。
DiffCP可將通信成本從745 Mbps降低至87.8 Kbps,實現14.5倍壓縮,與SOTA算法保持相同的感知性能。

引用

"DiffCP是首次利用擴散模型捕捉幾何相關性和語義線索,實現高效數據傳輸的CP架構。"
"DiffCP可無縫集成到現有的BEV協作算法中,大幅降低通信成本,促進連接式協作機器人系統在實際環境中的部署。"

从中提取的关键见解

DiffCP: Ultra-Low Bit Collaborative Perception via Diffusion Model

by Ruiq... 在 arxiv.org 10-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2409.19592.pdf

DiffCP: Ultra-Low Bit Collaborative Perception via Diffusion Model

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如何進一步提高DiffCP在高精度任務中的感知性能?

要進一步提高DiffCP在高精度任務中的感知性能，可以考慮以下幾個策略：

增強語義向量的表達能力：透過改進語義提取器（Semantic Extractor, SE）的架構，增加其深度和寬度，以便能夠捕捉更豐富的特徵信息。這可以通過使用更複雜的神經網絡結構，如卷積神經網絡（CNN）或更深的多層感知器（MLP），來實現。

多階段重建過程：在重建過程中引入多階段的推理機制，逐步融合來自協作代理的感知信息。這樣可以在每個階段進行細化，從而提高最終的重建精度。

自適應的數據傳輸策略：根據任務的需求動態調整語義向量的長度和傳輸頻率。在高精度任務中，可以選擇更長的語義向量以提高信息的完整性，並在必要時增加傳輸頻率。

引入額外的上下文信息：在重建過程中，除了幾何和語義條件外，還可以考慮引入其他上下文信息，如環境特徵或時間序列數據，以增強模型的感知能力。

強化學習的應用：利用強化學習技術來優化DiffCP的參數選擇和重建策略，通過不斷的試錯過程來提高模型在特定任務中的表現。

DiffCP是否可以應用於其他類型的多代理協作系統,如機器人群集或無人機群?

是的，DiffCP可以應用於其他類型的多代理協作系統，如機器人群集或無人機群。其核心思想是利用擴散模型進行特徵級的協作感知，這一方法具有以下幾個優勢，使其適用於不同的多代理系統：

靈活的數據壓縮：DiffCP能夠在低帶寬環境下有效壓縮感知數據，這對於無人機或機器人群集在進行實時通信時尤為重要，因為這些系統通常面臨帶寬限制。

多模態感知能力：DiffCP的設計支持多種感知模態（如視覺、雷達等），這使得其能夠在不同的應用場景中靈活運用，無論是地面機器人還是空中無人機。

增強的協作性能：透過DiffCP，代理之間可以共享和重建彼此的感知信息，這在機器人群集或無人機群中可以顯著提高整體的感知能力，減少盲區和提高任務執行的安全性。

可擴展性：DiffCP的架構可以輕鬆擴展到多個代理，無論是增加代理的數量還是改變代理的配置，均能保持良好的性能。

擴散模型在其他協作感知相關問題中的潛在應用有哪些?

擴散模型在協作感知相關問題中具有廣泛的潛在應用，以下是幾個具體的例子：

多視角三維重建：擴散模型可以用於從多個視角的圖像中重建三維場景，這在自動駕駛、虛擬現實和增強現實等領域中非常重要。

環境感知與建模：在智能城市或自動駕駛的應用中，擴散模型可以用於融合來自不同傳感器的數據，生成更準確的環境模型，從而提高系統的決策能力。

協作機器人：在工業自動化中，擴散模型可以幫助多個機器人協同工作，通過共享感知信息來提高任務的效率和安全性。

災害監測與應對：在災害管理中，擴散模型可以用於整合來自不同來源的感知數據（如衛星圖像、地面傳感器等），以實時監測災害情況並制定應對策略。

智能交通系統：擴散模型可以用於車輛之間的協作感知，通過共享交通信息來提高交通流量的管理和事故預防的能力。

這些應用展示了擴散模型在協作感知領域的潛力，能夠促進更高效的數據共享和信息重建，從而提升系統的整體性能。