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作者丨黄浴@知乎
来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/287130155
编辑计算机视觉车间
arXiv2020年9月上传，10月底修改版 “Cooperative Perception for 3D Object Detection in Driving Scenarios using Infrastructure Sensors”。
单视角或单智体的感知，如3-D目标检测总是有一些无法解决的问题，如有限的视角、低云密度和屏蔽。这么多空间稀疏的传感器（甚至是单模式）可以提供协同感知来克服上述问题。
融合主要分为早期和晚期(也有中期特征等级)。本文评估了两种3-D点云目标检测的集成方法主要采用合成数据集模拟两种交通场景：环岛和T-十字路口。表面上，早期融合明显优于晚期融合。此外，融合的空间点也是一个因素。
如图所示，系统模型：数据在中央集成系统中总结各传感器的数据，形成周围车辆共享目标单的结果。
所有传感器的数据都应该转换为统一的坐标系
下图为早期（a-）和晚期（b-）协同目标检测集成示意图：
另一种混合方案：与晚期集成相比，早期集成方案可以提高测试目标的可能性，因为在测试前收集信息，但需要原始传感器数据共享，增加通信成本；作为中间解决方案，混合集成方案可以提高测试的可能性，而不显著增加通信成本；关键是息（晚期集成），共享低级信息（早期集成）；接近传感器的目标具有较高的点密度，因此更有可能使用单个传感器的观测值进行检测；因此，无需将传感器附近的点传输到中央集成系统，以减少通信带宽。
首先，每个传感器节点采用晚期集成方案，并与中心集成系统共享检测到的目标框；然后，每个传感器节点选择半径R圆以外的点，与中心集成系统共享；半径R值用于调整早期集成和晚期集成之间的平衡；随着R的减少，中心集成系统共享更多的原始数据；然后，中心集成系统使用输入点云的早期集成方案，并进一步将检测到的边框与每个传感器节点的成结果进一步集成。
基于目标检测方法VoxelNet【19】：即Apple如图所示(方法不是问题的重点)
模拟器采用Carla，环岛和丁字口的模型场景如图所示：只有自动驾驶公司才能收集实际传感器数据，因为目前还没有可用的数据。
这里使用的传感器是RGB-D，丁字口有6个摄像头，环岛有8个摄像头。depth图像将转换为点云，即
这里给出一些结果：
注：这里不考虑道路协调，只与车辆共享道路端集成结果，而不是运动车辆传感器和道路传感器集成，将面临道路传感器数据转换为动态车辆坐标系的复杂问题。
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