Unter der Leitung von Soham Pahari haben Forschende CoCam4D vorgestellt, ein kollaboratives Wahrnehmungssystem für autonomes Fahren, das ausschließlich Kameras nutzt. Es bildet geometrische Unsicherheiten mithilfe von 3D-Gauß-Szenenprimitiven ab und überträgt diese über C‑V2X in einem 35 Byte großen Format namens Dynamic Object Primitives. Tests mit öffentlichen Datensätzen zeigen gegenüber der besten aktuellen rein bildbasierten Methode eine Verbesserung um 11,48 % bei OPV2V+ und um 10,62 % bei DAIR‑V2X‑C. Das Verfahren kommt ohne LiDAR aus und stützt sich ausschließlich auf ausgetauschte Kameradaten.
Warum es wichtig ist
So können Fahrzeugflotten mit Kameras ihre Wahrnehmung auch in toten Winkeln verbessern, ohne teure LiDAR-Hardware zu benötigen.
