車線変更予測のためのハードウェアベース協調知覚アーキテクチャの設計知見と比較評価
なぜ重要か: 企業や社会への影響が見込まれ、一般メディアにも波及する可能性があります。
arXiv:2509.20218v1、発表種別：新規
要旨：車線変更予測に関する研究は、ここ数年で注目を集めている。既存研究の多くはシミュレーション環境または事前収録データセットを用いて行われており、センシング、通信、交通挙動に関する簡略化された仮定に基づいていることが多く、必ずしも現実には当てはまらない。車線変更予測システムの実世界展開は比較的稀であり、報告されている場合でも、実用上の課題、限界、そして得られた教訓はしばしば十分に文書化されていない。本研究は、混在交通における実ハードウェア展開を通して協調的な車線変更予測を探求し、実装と試験中に明らかになった知見を共有する。ボトルネック、信頼性の問題、システムの挙動を形作った運用上の制約など、直面した実用上の課題を強調する。これらの経験を文書化することにより、本研究は同様のパイプラインに取り組んでいる他の研究者にとって指針となる。
原文（英語）を表示
Title (EN): Design Insights and Comparative Evaluation of a Hardware-Based Cooperative Perception Architecture for Lane Change Prediction
arXiv:2509.20218v1 Announce Type: new
Abstract: Research on lane change prediction has gained attention in the last few years. Most existing works in this area have been conducted in simulation environments or with pre-recorded datasets, these works often rely on simplified assumptions about sensing, communication, and traffic behavior that do not always hold in practice. Real-world deployments of lane-change prediction systems are relatively rare, and when they are reported, the practical challenges, limitations, and lessons learned are often under-documented. This study explores cooperative lane-change prediction through a real hardware deployment in mixed traffic and shares the insights that emerged during implementation and testing. We highlight the practical challenges we faced, including bottlenecks, reliability issues, and operational constraints that shaped the behavior of the system. By documenting these experiences, the study provides guidance for others working on similar pipelines.
Published: 2025-09-24 19:00 UTC