CoInfra: 悪天候下での車両-インフラ協調感知のための大規模協調インフラ感知システムとデータセット

要約：車両とインフラストラクチャの協調認識（V2I）は、車載センサーのみの感知の限界を超えて自動運転システムの範囲、カバレッジ、堅牢性を大幅に拡張できます。特に遮蔽された環境や悪天候環境において顕著です。 ただし、その実用的価値は、既存のベンチマークが大規模なマルチノード展開、現実的な通信条件、および悪天候時の動作を十分に捉えていないため、定量化することが依然として難しいです。 本論文はCoInfraを提示します。これは商用5Gネットワークを介して接続された14台の路側センサーノードから成り、V2I協調研究のための大規模データセットとオープンソースのシステムスタックを組み合わせた、展開可能な協調インフラ認識プラットフォームです。 このシステムは、実際の5G通信条件下での同期されたマルチノードセンサリングと遅延を考慮した融合をサポートします。 公開されたデータセットは、4つの天候条件（晴天、雨天、暴雪、霧雨）下の8ノード都市型ロータリー交差点を対象とし、294,000 の LiDARフレーム、589,000 枚のカメラ画像、そして地理的に一貫した3Dバウンディングボックス332,000個を含みます。 また、自動運転車両で収集された同期V2Iサブセットも含みます。 標準的な認識ベンチマークを超えて、環境インフラの sensing が環状交差点の相互作用中の安全上重要な交通参加者の認識を改善するかどうかを評価します。 構造化された衝突シナリオにおいて、V2I協調は車両のみのセンサリングでの重要フレームの網羅率を33%-46%から86%-100%へと向上させます。これらの結果は、マルチノードのインフラ認識が、車両のみの感知が最も制限される衝突の多い交通シナリオにおいて、状況認識を著しく向上させる可能性があることを示しています。