V2VNet: Fahrzeug-zu-Fahrzeug-Kommunikation für gemeinsame Wahrnehmung und Vorhersage

In diesem Paper untersuchen wir den Einsatz von Fahrzeug-zu-Fahrzeug-Kommunikation (V2V), um die Wahrnehmung und die Bewegungsprognoseleistung autonomer Fahrzeuge zu verbessern. Durch die intelligente Aggregation von Informationen, die von mehreren nahegelegenen Fahrzeugen empfangen werden, können wir dasselbe Szenario aus unterschiedlichen Blickwinkeln beobachten. Dadurch können wir durch Verdeckungen hindurchsehen und Akteure in großer Entfernung detektieren, wo die Beobachtungen sonst sehr spärlich oder gar nicht vorhanden sind. Zudem zeigen wir, dass unser Ansatz, komprimierte Aktivierungen tiefgehender Merkmalskarten zu übertragen, eine hohe Genauigkeit erzielt, während gleichzeitig die Anforderungen an die Kommunikationsbandbreite erfüllt werden.