Real-time Vehicle-to-Vehicle Communication Based Network Cooperative Control System through Distributed Database and Multimodal Perception: Demonstrated in Crossroads

📄 arXiv: 2410.17576v1 📥 PDF

作者: Xinwen Zhu, Zihao Li, Yuxuan Jiang, Jiazhen Xu, Jie Wang, Xuyang Bai

分类: cs.RO, cs.AI, eess.SY

发布日期: 2024-10-23

备注: ICICT 2024, 18 pages

💡 一句话要点

提出基于分布式数据库和多模态感知的V2V实时协同控制系统，提升十字路口交通效率。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 车辆协同控制 V2V通信 分布式数据库 多模态感知 自动驾驶 智能交通系统 十字路口

📋 核心要点

  1. 现有自动驾驶车辆间通信系统在宏观交通规划和复杂环境下的碰撞避免方面存在挑战。
  2. 该论文提出一种基于分布式数据库和多模态感知的车辆协同控制系统，实现实时通信和协同控制。
  3. 在Quanser Car平台上，通过十字路口环境的实验，验证了系统在提升交通效率和安全性方面的潜力。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新型的基于车辆间通信的实时网络协同控制系统（VVCCS），旨在革新自动驾驶中的宏观交通规划和碰撞避免。该系统在Quanser Car（Qcar）硬件平台上实现，集成了分布式数据库到各个自动驾驶车辆以及可选的中央服务器中。我们还开发了一个综合的多模态感知系统，具有多目标跟踪和雷达传感功能。通过在物理十字路口环境中的演示，我们的系统展示了其在拥挤和复杂的城市环境中应用的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：当前车辆间通信系统在复杂交通场景，特别是十字路口等拥堵环境中，难以实现高效的宏观交通规划和实时的碰撞避免。现有方法可能依赖于集中式服务器，存在通信延迟和单点故障的风险，且对多模态信息的融合利用不足。

核心思路：该论文的核心思路是将分布式数据库集成到各个自动驾驶车辆中，实现车辆间的实时信息共享和协同控制。通过多模态感知系统，融合雷达和视觉信息，提高环境感知精度。可选的中央服务器用于宏观交通规划，进一步优化交通效率。

技术框架：该系统的整体架构包括以下几个主要模块：1) 分布式数据库：每个车辆维护一个本地数据库，存储自身和周围车辆的状态信息。2) 多模态感知系统：融合雷达和视觉传感器数据，实现多目标跟踪和环境感知。3) 通信模块：实现车辆间的实时数据交换。4) 协同控制模块：基于接收到的信息，进行路径规划和速度控制，避免碰撞。5) 可选的中央服务器：用于宏观交通规划和全局优化。

关键创新：该论文的关键创新在于将分布式数据库应用于车辆协同控制系统，实现了车辆间的实时信息共享，降低了对中央服务器的依赖，提高了系统的鲁棒性和可扩展性。此外，多模态感知系统的融合提高了环境感知的准确性。

关键设计：该系统采用Quanser Car作为硬件平台，使用ROS（机器人操作系统）作为软件框架。多模态感知系统可能采用了卡尔曼滤波或粒子滤波等方法进行目标跟踪。协同控制模块可能采用了模型预测控制（MPC）或强化学习等方法进行路径规划和速度控制。具体的参数设置和网络结构等技术细节在论文中可能没有详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该系统在物理十字路口环境中进行了演示，验证了其在拥挤和复杂的城市环境中应用的潜力。虽然论文摘要中没有给出具体的性能数据，但通过实验证明了该系统能够实现车辆间的协同控制，避免碰撞，并提高交通效率。具体的性能提升幅度需要在论文正文中查找。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能交通系统、自动驾驶车辆、车队管理等领域。通过车辆间的实时通信和协同控制，可以有效提高交通效率，减少交通事故，缓解交通拥堵。未来，该系统可以扩展到更复杂的城市交通环境，并与其他智能交通基础设施相结合，实现更高级别的交通智能化。

📄 摘要（原文）

The autonomous driving industry is rapidly advancing, with Vehicle-to-Vehicle (V2V) communication systems highlighting as a key component of enhanced road safety and traffic efficiency. This paper introduces a novel Real-time Vehicle-to-Vehicle Communication Based Network Cooperative Control System (VVCCS), designed to revolutionize macro-scope traffic planning and collision avoidance in autonomous driving. Implemented on Quanser Car (Qcar) hardware platform, our system integrates the distributed databases into individual autonomous vehicles and an optional central server. We also developed a comprehensive multi-modal perception system with multi-objective tracking and radar sensing. Through a demonstration within a physical crossroad environment, our system showcases its potential to be applied in congested and complex urban environments.