Des chercheurs dirigés par Soham Pahari ont présenté CoCam4D, un système de perception collaborative pour la conduite autonome qui repose uniquement sur des caméras. Il modélise l’incertitude géométrique à l’aide de primitives de scène gaussiennes en 3D et les partage via C‑V2X dans un format de 35 octets appelé Dynamic Object Primitives. Les tests sur des jeux de données publics montrent une amélioration de 11.48% par rapport à la meilleure méthode récente fondée uniquement sur la vision sur OPV2V+, et de 10.62% sur DAIR‑V2X‑C. Cette approche fonctionne sans LiDAR et s’appuie uniquement sur les données partagées des caméras.
Pourquoi c'est important
Les flottes de voitures équipées de caméras peuvent ainsi mieux percevoir les angles morts sans matériel LiDAR coûteux.
