Towards Efficient Roadside LiDAR Deployment: A Fast Surrogate Metric Based on Entropy-Guided Visibility

📄 arXiv: 2504.06772v1 📥 PDF

作者: Yuze Jiang, Ehsan Javanmardi, Manabu Tsukada, Hiroshi Esaki

分类: cs.RO

发布日期: 2025-04-09

备注: Accepted by IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV 2025)

💡 一句话要点

提出基于熵引导可见性的快速代理指标，用于优化路侧LiDAR部署。

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 路侧LiDAR部署 熵引导可见性 交通概率占用网格 目标检测性能评估 智能交通系统

📋 核心要点

  1. 传统路侧LiDAR部署依赖专家经验，耗时且难以自动化，自动化方法则面临计算量大的挑战。
  2. 提出熵引导可见性评分(EGVS)作为快速代理指标，利用交通概率占用网格和熵计算来评估LiDAR配置。
  3. 实验表明EGVS与平均精度(AP)分数高度相关，能有效预测目标检测性能，加速了LiDAR部署优化。

📝 摘要（中文）

路侧LiDAR传感器的部署在合作式智能交通系统(C-ITS)的发展中起着关键作用。然而，LiDAR传感器的高成本需要有效的部署策略，以最大化检测性能。传统的路侧LiDAR部署方法依赖于专家经验，非常耗时。自动化的方法需要大量的计算，因为它不仅需要评估可见性，还需要评估不同LiDAR位置的检测性能。为了解决这个问题，我们提出了一种快速代理指标，即基于信息增益的熵引导可见性评分(EGVS)，用于评估路侧LiDAR配置中的目标检测性能。EGVS利用交通概率占用网格(TPOG)来优先考虑关键区域，并采用基于熵的计算来量化LiDAR光束捕获的信息。这消除了直接检测性能评估的需要，而直接检测性能评估通常需要大量的标注和计算资源。通过将EGVS集成到优化过程中，我们显著加快了搜索最佳LiDAR配置的速度。使用AWSIM模拟器的实验结果表明，EGVS与平均精度(AP)分数密切相关，并能有效地预测目标检测性能。该方法为路侧LiDAR部署提供了一种计算效率高的解决方案，促进了可扩展的智能基础设施发展。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决路侧LiDAR部署优化问题。现有方法主要依赖专家经验或需要大量的计算资源进行直接检测性能评估，效率低下且难以扩展。痛点在于如何在计算资源有限的情况下，快速找到最优的LiDAR部署方案，以最大化目标检测性能。

核心思路：论文的核心思路是使用一个快速的代理指标（EGVS）来代替耗时的直接检测性能评估。EGVS基于信息增益，通过评估LiDAR传感器捕获到的环境信息量来预测其检测性能。核心在于利用交通概率占用网格（TPOG）来关注关键区域，并使用熵来量化信息量，从而避免了对大量标注数据和复杂检测模型的依赖。

技术框架：整体框架包括以下几个主要阶段：1) 构建交通概率占用网格（TPOG），用于表示道路环境中不同位置被占据的概率。2) 计算每个LiDAR光束的熵，以量化其捕获的信息量。3) 根据TPOG和光束熵，计算熵引导可见性评分（EGVS），作为LiDAR配置的代理指标。4) 使用优化算法（如遗传算法）搜索具有最高EGVS的LiDAR配置。

关键创新：最重要的技术创新点在于提出了熵引导可见性评分（EGVS）作为目标检测性能的快速代理指标。与直接评估检测性能的方法相比，EGVS避免了对大量标注数据和复杂检测模型的依赖，显著降低了计算复杂度。本质区别在于，EGVS关注的是LiDAR传感器捕获的信息量，而不是直接评估检测结果，从而实现了快速评估。

关键设计：TPOG的构建依赖于历史交通数据，用于估计不同位置被占据的概率。熵的计算采用香农熵公式，用于量化LiDAR光束捕获的信息量。EGVS的计算将TPOG和光束熵结合起来，优先考虑关键区域的信息量。优化算法的选择可以根据具体情况进行调整，例如可以使用遗传算法或粒子群优化算法。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，提出的EGVS指标与平均精度(AP)分数具有很强的相关性，能够有效地预测目标检测性能。通过将EGVS集成到优化过程中，可以显著加快搜索最佳LiDAR配置的速度，为路侧LiDAR部署提供了一种计算效率高的解决方案。具体性能数据和对比基线在论文中进行了详细展示。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能交通系统、自动驾驶基础设施建设等领域。通过优化路侧LiDAR的部署，可以提高交通参与者的安全性，提升交通效率，并为自动驾驶车辆提供更可靠的环境感知信息。该方法降低了LiDAR部署的成本和复杂度，有助于加速智能交通基础设施的普及。

📄 摘要（原文）

The deployment of roadside LiDAR sensors plays a crucial role in the development of Cooperative Intelligent Transport Systems (C-ITS). However, the high cost of LiDAR sensors necessitates efficient placement strategies to maximize detection performance. Traditional roadside LiDAR deployment methods rely on expert insight, making them time-consuming. Automating this process, however, demands extensive computation, as it requires not only visibility evaluation but also assessing detection performance across different LiDAR placements. To address this challenge, we propose a fast surrogate metric, the Entropy-Guided Visibility Score (EGVS), based on information gain to evaluate object detection performance in roadside LiDAR configurations. EGVS leverages Traffic Probabilistic Occupancy Grids (TPOG) to prioritize critical areas and employs entropy-based calculations to quantify the information captured by LiDAR beams. This eliminates the need for direct detection performance evaluation, which typically requires extensive labeling and computational resources. By integrating EGVS into the optimization process, we significantly accelerate the search for optimal LiDAR configurations. Experimental results using the AWSIM simulator demonstrate that EGVS strongly correlates with Average Precision (AP) scores and effectively predicts object detection performance. This approach offers a computationally efficient solution for roadside LiDAR deployment, facilitating scalable smart infrastructure development.