知的車両のためのグリッドマップの効率的な伝送手法の分析

概要: グリッドマッピングは、自動運転車両やロボットの環境をモデル化するための基本的なアプローチです。オブジェクトベースの環境モデリングと比べて、グリッドマップは、タイプや形状などのオブジェクトに関する前提を必要とせずに環境を表現できるという明確な利点を提供します。グリッドマップに基づく手法では、環境はセルに分割され、各セルには占有など、その領域に関する情報が含まれます。環境全体をこのように表現することは、より高い自律性を達成するために重要です。しかし、セルレベルでシーンをモデル化すると、データサイズが本質的に大きくなるという欠点があります。パッチ状グリッドマップは、特定の領域においてセルサイズを適応させることで、この問題をある程度まで解決します。それでも、パッチ状グリッドマップのデータサイズは、新しい分散処理の構成や車車間/あらゆるものとの通信（V2X）アプリケーションに対して依然として大きすぎます。本研究は、パッチベースのグリッドマップ手法を土台とし、通信の観点からサイズ問題を検討します。これに対処するために、既存の圧縮アルゴリズムを活用して、グリッドマップデータを効率的に送信するパッチベースの通信パイプラインを提案します。さらに、このパイプラインについて、車両内通信とV2Xベース通信の両方を対象に包括的な分析を行います。分析は、2つの実世界の実験セットアップによって、これらのユースケースで検証されます。最後に、知的交通システムにおけるグリッドマップデータの効率的な送信に関する推奨ガイドラインを要約します。