V2VNet: 공동 인지 및 예측을 위한 차량 간 통신

본 논문에서는 자율주행 차량의 인지 및 운동 예측 성능을 향상시키기 위해 차량 간 통신(V2V, Vehicle-to-Vehicle communication)을 활용하는 방안을 탐구한다. 여러 인근 차량으로부터 수신한 정보를 지능적으로 통합함으로써, 서로 다른 시점에서 동일한 장면을 관측할 수 있다. 이를 통해 가시성 방해(오클루전)를 극복하고, 관측이 매우 희박하거나 존재하지 않는 장거리 영역에서도 객체를 탐지할 수 있다. 또한, 압축된 딥 특징 맵 활성화 값을 전송하는 본 연구의 접근 방식이 통신 대역폭 제약을 충족하면서도 높은 정확도를 달성함을 보여준다.