ADVANCING AUTONOMOUS VEHICLE PERCEPTION: COOPERATIVE DETECTION VIA V2V COMMUNICATION

Abstract

Tóm tắt — Xe tự hành đang chuẩn bị cách mạng hóa giao thông và định hình lại các chuẩn mực xã hội bằng cách thay đổi cơ bản cách mọi người đi lại. Để những chiếc xe này trở thành hiện thực khả thi, chúng phải được trang bị khả năng nhận thức và nhận thức tình huống tiên tiến để quản lý hiệu quả các tình huống thực tế, áp suất cao, đưa ra quyết định sáng suốt và đảm bảo các hành động an toàn nhất có thể mọi lúc. Tuy nhiên, khả năng nhận thức của từng chiếc xe, dựa vào các cảm biến như camera, LiDAR và radar, vốn bị hạn chế về cả phạm vi phủ sóng và độ chính xác phát hiện. Ví dụ, một chiếc xe có thể không phát hiện được các vật thể bị che khuất bởi các chướng ngại vật di chuyển hoặc đứng yên khác.

Để khắc phục những hạn chế này, nhận thức hợp tác—còn được gọi là nhận thức tập thể hoặc cảm biến hợp tác—cho phép Xe kết nối và tự động (CAV) chia sẻ thông tin về các vật thể được phát hiện thông qua giao tiếp giữa xe với xe (V2V). Phương pháp này tăng cường độ chính xác, độ tin cậy và phạm vi cảm biến của CAV, mở rộng đáng kể nhận thức của chúng về môi trường lái xe. Bài báo này trình bày một sơ đồ nhận thức hợp tác được thiết kế để cải thiện độ chính xác phát hiện vật thể trong vùng lân cận của CAV. Khung mô phỏng được đề xuất cung cấp một môi trường toàn diện để đánh giá các mô hình giao thông, mô hình xe, mô hình giao tiếp và mô hình phát hiện vật thể. Các mô phỏng mở rộng được thực hiện trong các tình huống di chuyển thực tế chứng minh rằng nhận thức hợp tác có thể tăng cường độ chính xác phát hiện vật thể lên tới 35% so với các phương pháp phát hiện độc lập.