오픈 소스! V2Xverse: V2X를 위한 최초의 시뮬레이션 플랫폼 및 엔드투엔드 모델 인도 및 출시

차량-도로 협업의 동기화된 주행 데이터

Vehicle-to-Everything 지원 자율 주행 V2X-AD(Vehicle-to-Everything-Aided 자율 주행)는 보다 안전한 운전 전략을 제공하는 데 큰 잠재력을 가지고 있습니다. 연구자들은 V2X-AD의 통신 및 통신 측면에 대해 많은 연구를 수행해 왔지만 이러한 인프라와 통신 자원이 주행 성능 향상에 미치는 영향은 완전히 탐구되지 않았습니다. 이는 협력적 자율주행, 즉 각 차량의 주행 성능을 향상시키기 위한 운전 계획을 위한 효율적인 정보 공유 전략을 어떻게 설계할 것인지에 대한 연구의 필요성을 강조합니다. 이를 위해서는 두 가지 핵심 기본 조건이 필요합니다. 하나는 V2X-AD를 위한 데이터 환경을 제공할 수 있는 플랫폼이고, 다른 하나는 완전한 주행 관련 기능과 정보 공유 메커니즘을 갖춘 엔드투엔드 주행 시스템입니다. 데이터 환경을 제공하는 플랫폼 측면에서는 차량 간 통신망과 인프라 지원을 활용해 구현할 수 있다. 이를 통해 차량은 주행에 필요한 실시간 정보와 환경 정보를 공유할 수 있어 주행 성능이 향상될 수 있다. 반면, 엔드투엔드 주행 시스템은 완전한 주행 기능을 갖추고 정보 공유가 가능해야 합니다. 이는 주행 시스템이 다른 차량 및 인프라로부터 주행 관련 정보를 획득하고, 이 정보를 자체 주행 계획과 결합하여 보다 효율적인 주행 성능을 제공할 수 있어야 함을 의미합니다. 이 두 가지 기본 조건을 달성하는 동시에 보안 및 개인 정보 보호도 고려해야 합니다. 따라서 V2X-AD의 주행 계획 전략을 설계할 때 정보 공유 전략의 효율성에 주목하여 각 차량의 주행 성능을 향상시켜야 합니다. 요약하자면, 차량-도로 협업 지원 자율 주행 V2X-AD는 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다

" 이러한 이유로 상하이 교통 대학교와 상하이 인공 지능 연구소의 연구원들은 새로운 연구 논문 "협업 자율 주행을 향하여: 시뮬레이션 플랫폼"을 발표하고 End-to-End System'은 효율적인 의사소통과 협업을 위해 정보 공유 전략을 활용한 운전 계획을 세우는 End-to-End 협업 운전 시스템인 CoDriving을 제안했습니다. 동시에 본 논문의 연구원들은 시뮬레이션 플랫폼을 구축했습니다. V2Xverse, 이 플랫폼은 차량-도로 공동 운전 데이터 세트 생성, 풀 스택 공동 운전 시스템 배포, 폐쇄 루프 운전 성능 평가 및 맞춤형 운전 작업 평가를 포함하여 공동 운전을 위한 완벽한 교육 및 테스트 환경을 제공합니다. "

동시에 시뮬레이션 플랫폼 V2Xverse는 기존의 여러 협업 센싱 방법의 교육 및 배포 테스트 코드를 통합하고 다양한 테스트 작업을 사용하여 3D 타겟 감지, 경로 계획 및 폐쇄형 운전 기능을 테스트합니다. - 루프 자율 주행. V2Xverse는 '볼' 수만 있고 '제어'할 수 없는 기존 협업 센싱 방식의 한계를 극복합니다. 기존 협업 센싱 방식을 전체 주행 시스템에 내장하고 시뮬레이션 환경에서 주행 성능을 테스트할 수 있도록 지원합니다. 본 기사의 연구자들은 이것이 자율주행 분야의 비전 기반 차량-도로 협업 연구를 위한 실제 주행 시나리오에 더 적합한 더 나은 기능 확장과 테스트 벤치마크를 가져올 것이라고 믿습니다.

• 논문 링크: https://arxiv.org/pdf/2404.09496
• 코드 링크: https://github.com/CollaborativePerception/V2Xverse

배경 및 의의 조사

이에 대한 조사 기사 V2X(Vehicle-to-Everything) 통신 기반 협업 자율주행에 중점을 둡니다. 단일 차량 자율주행에 비해 협력 자율주행은 차량과 주변 환경(노변 유닛, 스마트 기기를 장착한 보행자 등) 간의 정보 교환을 통해 차량 인식 및 주행 성능을 향상시켜 시각 장애가 있는 사람들에게 도움이 됩니다. .복잡한 상황에서도 안전한 운전이 가능합니다(그림 1).

그림 1. 위험한 "유령 프로브" 시나리오, 자전거는 가려진 물체를 감지할 수 없습니다

현재 V2X 기반 차량-도로 협업의 대부분은 모듈 수준 인식 기능을 최적화하는 데 중점을 두고 있습니다. 그러나 통합 시스템에서 최종 주행 성능을 향상시키기 위해 협력 감지 기능을 사용하는 방법은 여전히 ​​​​과소 탐구되고 있습니다.

이 문제를 해결하기 위해 이 글에서는 협업 감지 기능을 인식, 예측, 계획 및 제어와 같은 핵심 모듈을 포함하여 포괄적인 운전 기능을 포괄하는 협업 운전 시스템으로 확장하는 것을 목표로 합니다. 협업 자율 주행을 달성하려면 두 가지 핵심 기반이 필요합니다. 하나는 V2X-AD를 위한 데이터 환경을 제공할 수 있는 플랫폼이고, 두 번째는 완전한 주행 관련 기능과 정보 공유 메커니즘을 통합하는 엔드투엔드 주행 시스템입니다. 플랫폼 관점에서 볼 때, 이 작업은 차량-도로 협업 주행 데이터 세트 생성부터 풀 스택 협업 주행 시스템 배포 및 폐쇄 루프 주행 성능 평가에 이르기까지 완전한 프로세스를 제공하는 포괄적인 협업 자율 주행 시뮬레이션 플랫폼인 V2Xverse를 구축합니다. . 본 글에서는 주행 시스템의 관점에서 V2X 통신 기반 협업 모듈을 완전한 자율주행 프레임워크에 설계하고 내장하여 감각 정보를 공유함으로써 협업 주행 성능을 향상시키는 새로운 엔드투엔드 협업 주행 시스템인 CoDriving을 소개합니다. . CoDriving의 핵심 아이디어는 공간적으로 희박하지만 운전에 중요한 시각적 특징 정보를 커뮤니케이션 콘텐츠로 활용하여 운전 성능을 향상시키면서 커뮤니케이션 효율성을 최적화하는 새로운 운전 계획 정보 공유 전략입니다.

V2Xverse: 차량-도로 협업 운전 시뮬레이션 플랫폼

이 기사에서 제안한 V2Xverse의 주요 특징은 운전 관련 하위 작업의 오프라인 벤치마크 생성과 다양한 시나리오에서의 운전 성능에 대한 온라인 폐쇄 루프 평가를 실현할 수 있다는 것입니다. 협업 자율주행 시스템 개발을 전폭적으로 지원합니다. V2X-AD 장면을 만들기 위해 V2Xverse는 현장에 완전한 주행 기능을 갖춘 여러 대의 스마트 자동차를 설정하고 특정 전략을 통해 도로 양쪽에 노변 장치를 배치하여 스마트 자동차에 대한 보조 비전을 제공합니다. 협력적 자율 주행 방법 개발을 지원하기 위해 V2Xverse는 먼저 (차량-차량) 및 (차량-노변 장치) 통신 모듈을 제공하고 시스템 교육을 위한 완전한 주행 신호 및 전문가 주석을 제공하며 폐쇄 루프 주행 평가도 제공합니다. 다양한 위험한 시나리오. 시뮬레이션 플랫폼 프레임워크는 그림 2에 나와 있습니다.

그림 2. V2Xverse 시뮬레이션 플랫폼 프레임워크

기존 Carla 기반 자율주행 시뮬레이션 플랫폼과 비교하여 V2Xverse는 세 가지 장점을 가지고 있습니다. 우선, V2Xverse는 다중 차량 주행 시뮬레이션을 지원하는 반면, 주류 carla-leaderboard 및 파생 플랫폼은 단일 차량 주행 시뮬레이션만 지원합니다. 둘째, V2Xverse는 전체 주행 기능 시뮬레이션을 지원하는 반면, 기존 협업 인지 시뮬레이션 플랫폼은 인지 모듈과 관련된 기능만 지원한다. 셋째, V2Xverse는 다양한 센서 장치, 모델 통합 및 유연한 시나리오 사용자 정의를 포함한 포괄적인 V2X-AD 시나리오를 지원합니다.

표 1. V2Xverse와 기존 Carla 기반 자율주행 시뮬레이션 플랫폼 비교

CoDriving: 효율적인 협업을 위한 엔드투엔드 자율주행 모델

CoDriving에는 두 가지 구성요소가 포함됩니다(그림 3 참조). ) 엔드투엔드 자전거 자율주행 네트워크는 센서 입력을 주행 제어 신호로 변환합니다. 2) 운전 중심 협업, 운전을 위한 주요 센싱 기능을 공유하여 협력자들이 효율적인 통신을 달성하고, 기능 집계를 통해 자전거 BEV 센싱 기능을 강화합니다. 기능은 시스템이 보다 정확한 인식 인식 결과를 생성하고 예측 결과를 계획하는 데 도움이 됩니다.

그림 3. CoDriving의 전체 프레임워크

엔드 투 엔드 자율 주행 네트워크

엔드 투 엔드 단일 차량 자율 주행 네트워크는 다양한 양식의 입력을 기반으로 출력 경로 지점 예측을 학습하고, 제어 모듈을 통해 경로를 변환합니다. 포인트는 구동 제어 신호로 변환됩니다. 이를 달성하기 위해 CoDriving은 3D 객체 감지기, 웨이포인트 예측기 및 컨트롤러를 포함하여 엔드투엔드 시스템으로 운전하는 데 필요한 모듈식 구성 요소를 통합합니다. CoDriving은 통일된 전역 좌표계를 제공하고 복잡한 좌표 변환을 피하며 공간 정보를 기반으로 한 협업을 더 잘 지원하기 때문에 BEV(조감도) 표현을 사용합니다.

운전 중심의 협업 전략

V2X 협업은 정보 공유를 통해 자전거의 제한된 가시성이라는 피할 수 없는 문제를 해결합니다. 본 연구에서는 주행 성능과 통신 효율성을 동시에 최적화하기 위한 새로운 주행 중심의 협업 전략을 제안합니다. 이 계획에는 i) CoDriving이 운전 요청 모듈을 통해 공간적으로 희박하지만 운전에 중요한 BEV 인식 기능을 교환하는 운전 의도 기반 인식 통신과 ii) CoDriving이 수신된 기능 정보를 활용하여 각 기능의 성능을 향상시키는 BEV 기능 향상이 포함됩니다. 협업 차량 BEV 인식 특성. 향상된 BEV 기능은 시스템이 보다 정확한 인식 인식 결과와 계획 예측 결과를 생성하는 데 도움이 됩니다.

실험 결과

V2Xverse 시뮬레이션 플랫폼을 사용하여 이 기사에서는 폐쇄 루프 주행, 3D 타겟 감지 및 웨이포인트 예측의 세 가지 작업에 대한 CoDriving의 성능을 테스트합니다. 핵심 폐쇄 루프 주행 테스트에서 기존 단일 차량 종단 간 자율주행 SOTA 방식과 비교했을 때 코드라이빙의 주행 점수는 62.49% 크게 향상됐고, 보행자 충돌률은 53.50% 감소했다. 표적 탐지 및 웨이포인트 예측 작업에서 CoDriving은 표 2와 같이 다른 협업 방법보다 더 나은 성능을 발휘합니다.

표 2. CoDriving은 폐쇄 루프 주행 작업에서 SOTA의 단일 주행 방법보다 우수하고 모듈식 감지 및 계획 하위 작업에서 다른 협업 감지 방법보다 우수합니다.

이 문서에서는 다양한 통신 대역폭에서 CoDriving의 협업에 대해서도 연구합니다. 그림 4에서 볼 수 있듯이 폐루프 주행, 3D 타겟 탐지 및 웨이포인트 예측의 세 가지 작업에서 CoDriving은 다양한 통신 대역폭 제약 조건에서 다른 협업 방법보다 성능이 검증되었습니다.

그림 4. 서로 다른 통신 대역폭에서 CoDriving의 협업 성능

그림 5는 V2Xverse 시뮬레이션 환경에서 CoDriving의 구동 사례를 보여줍니다. 그림 5의 장면에서는 사각지대에 있던 보행자가 갑자기 도로 밖으로 돌진하는 모습을 볼 수 있는데, 자율주행 자전거는 시야가 제한되어 보행자를 미리 피하지 못해 심각한 교통사고가 발생한 것을 볼 수 있습니다. . CoDriving은 도로변 장치의 공유 비전 특성을 사용하여 보행자를 사전에 감지하고 안전하게 회피합니다.

그림 5(1)은 시야가 제한된 자율 주행 자전거와 비교하여 CoDriving은 도로변 장치에서 제공하는 정보를 사용하여 사각지대에 있는 보행자를 감지합니다.그림 5(2)는 보행자를 성공적으로 피합니다. 자전거 운전 시간 내 회피 실패로 인한 충돌

요약

본 작업은 시뮬레이션 플랫폼 V2Xverse를 구축하여 협력적 자율주행 방법 개발을 돕고, 새로운 엔드투엔드 자율주행 시스템을 제안합니다. 그 중 V2Xverse는 폐쇄 루프 주행 테스트를 지원하는 V2X 협업 주행 시뮬레이션 플랫폼입니다. 이 플랫폼은 최종 주행 성능 향상을 목표로 하는 협업 자율 주행 시스템 개발을 위한 완전한 개발 채널을 제공합니다. V2Xverse는 다양한 기존 단일 차량 자율 주행 시스템의 배포는 물론 기존의 다양한 협업 감지 방법에 대한 교육 및 폐쇄 루프 주행 테스트도 지원한다는 점을 언급할 가치가 있습니다. 동시에 본 논문에서는 핵심 운전 인식 정보를 공유하여 주행 성능을 향상시키고 통신 효율성을 최적화하는 새로운 엔드투엔드 협업 자율주행 시스템인 CoDriving을 제안한다. 전체 주행 시스템을 종합적으로 평가한 결과, CoDriving은 다양한 통신 대역폭에서 단일 차량 자율 주행 시스템보다 훨씬 우수한 것으로 나타났습니다. 이 기사의 연구원들은 V2Xverse 플랫폼과 CoDriving 시스템이 보다 안정적인 자율 주행을 위한 잠재적인 솔루션을 제공한다고 믿습니다.

위 내용은 오픈 소스! V2Xverse: V2X를 위한 최초의 시뮬레이션 플랫폼 및 엔드투엔드 모델 인도 및 출시의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!