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V2VNet:面向联合感知与预测的车对车通信

Tsun-Hsuan Wang Sivabalan Manivasagam Ming Liang Bin Yang Wenyuan Zeng James Tu Raquel Urtasun

摘要

本文探讨了车对车(V2V)通信在提升自动驾驶车辆感知与运动预测性能方面的应用。通过智能聚合来自多辆附近车辆的信息,我们能够从不同视角观测同一场景,从而突破遮挡限制,并在远距离区域实现对目标的检测——这些区域的原始观测数据往往极为稀疏甚至完全缺失。此外,我们还证明,通过传输压缩后的深度特征图激活值,可在满足通信带宽约束的前提下,实现高精度的感知与预测性能。


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