Edge Computing-Based Contributed Perception and Autonomous Vehicle Groups in Open Scenes

Qichao Mao

doi:10.1109/TITS.2025.3605853

Edge Computing-Based Contributed Perception and Autonomous Vehicle Groups in Open Scenes

2025-10-03

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PRE

AI

DOI：10.1109/TITS.2025.3605853

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现有关于自主车辆群体的研究大多集中于利用网络实现领导者/次领导者的半集中式控制。然而，这些方法在试图在存在固有干扰的开放场景中实现精确的协同环境感知时面临困难。为解决此问题，我们提出了一种用于分布式自主车辆群体的系统性模型。该模型整合了自主车辆间的贡献式感知。首先，本研究利用边缘计算使自主车辆之间能够进行协同交互，从而在个体感知受限时提高环境感知精度。然后，引入一种基于Transformer的预测方法，以分析贡献式感知的影响因素。最后，构建了自主车辆群体模型，并采用多目标优化方法进行求解。仿真结果表明，所提出的预测方法比现有预测方法具有更低的均方误差，且所提出的自主车辆群体模型在群体平均贡献、可达性、持续性及及时性方面优于现有模型。

Keyword:

Autonomous vehicle group

edge computing

contributed perception

open scene

Edge Computing-Based Contributed Perception and Autonomous Vehicle Groups in Open Scenes

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