要約
協調的な認識は、追加の視点を提供し、感知範囲を拡大することで、個々の認識性能を効果的に向上させる。従来の協調パラダイムは、いずれか一方の特徴を持つ：解釈可能性が高い（結果協調）か、柔軟性が高い（特徴協調）である。本論文では、解釈可能かつインスタンスレベルで柔軟な特徴相互作用を実現する「クエリ協調」の概念を提案する。この概念を具体的に説明するため、エージェント間をクエリストリームが流れることを可能にする協調的認識フレームワーク「QUEST」を提案する。異なるエージェント間のクエリは、共通認識されたインスタンスに対して融合により相互作用し、個々のエージェントが認識しないインスタンスに対しては補完的に処理される。カメラを用いた車両-インフラ協調認識を典型的な実用的応用シーンとして取り上げ、実世界データセットDAIR-V2X-Seq上での実験結果から、QUESTの有効性が確認されるとともに、パケット損失に対する耐性および伝送の柔軟性という点で、クエリ協調パラダイムの優位性が明らかになった。本研究が、実践的な協調認識の向上に向けたエージェント間表現相互作用の発展に貢献することを期待する。