Towards Collaborative Joint Perception and Prediction: Framework, Baseline Evaluation, and Deployment Perspectives

📄 arXiv: 2608.09541v1 📥 PDF

作者: Lei Wan, Hannan Ejaz Keen, Alexey Vinel

分类: cs.CV

发布日期: 2026-08-10

备注: 28 pages, 4 figures, post-publication of conference paper, accepted at journal SN Computer Science

💡 一句话要点

提出协作联合感知与预测框架以解决感知误差和视觉遮挡问题

🎯 匹配领域: 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 协作感知 运动预测 车联网 自主车辆 多源信息融合 智能交通 动态环境

📋 核心要点

  1. 现有方法在复杂交通环境中面临感知误差积累和视觉遮挡等挑战，影响了自主车辆的决策能力。
  2. 论文提出了协作联合感知与预测（Co-P&P）框架，通过结合感知与运动预测来提升周围环境的理解与预测能力。
  3. 实验结果表明，预测级融合的性能低于检测级或跟踪级融合，且协作原型在降低带宽的同时提高了预测准确性。

📝 摘要（中文）

连接自主车辆（CAVs）越来越多地利用车联网（V2X）通信来交换多源传感器信息，从而实现先进的协作感知（CP）能力。本研究关注协作联合感知与预测（Co-P&P），该范式将CP与运动预测结合，以减轻感知误差积累和视觉遮挡的挑战。我们提出了一个Co-P&P的概念框架，旨在改善周围道路用户的运动预测，从而增强复杂动态交通环境中的情境意识。通过比较不同的融合策略，我们建立了感知与预测模块化设计的基线性能，并发现预测级融合的系统性能低于检测级或跟踪级融合。我们还实现了一个最小的端到端Co-P&P原型，展示了协作如何提高预测准确性，同时神经压缩在大约34倍更低的通信带宽下保持了这一优势。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决在复杂动态交通环境中，现有感知方法导致的感知误差积累和视觉遮挡问题。这些问题严重影响了自主车辆的决策和安全性。

核心思路：提出的协作联合感知与预测（Co-P&P）框架将感知与运动预测结合，通过多源信息的融合来提高对周围环境的理解和预测能力，从而增强车辆的情境意识。

技术框架：该框架包括多个模块：首先，通过车联网（V2X）通信收集多源传感器数据；其次，进行数据融合以实现协作感知；最后，结合运动预测算法进行联合预测，形成完整的感知与预测流程。

关键创新：论文的主要创新在于将感知与运动预测有效结合，提出了新的融合策略，尤其是预测级融合的探索，显著提升了对动态环境的适应能力。

关键设计：在设计中，采用了RENO神经编解码器进行点云共享，FutureDet用于联合检测和预测，确保在降低通信带宽的同时保持高预测准确性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，预测级融合的整体系统性能低于检测级或跟踪级融合，且通过协作原型实现了约34倍的带宽降低，同时提高了预测准确性，展示了协作在复杂环境中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能交通系统、自动驾驶汽车和城市交通管理等。通过提高车辆对周围环境的理解和预测能力，能够显著提升交通安全性和效率，推动智能交通技术的发展。

📄 摘要（原文）

Connected Autonomous Vehicles (CAVs) increasingly exploit Vehicle-to-Everything (V2X) communication to exchange multi-source sensor information, enabling advanced Collaborative Perception (CP) capabilities. Extending beyond these capabilities, this work focuses on Collaborative Joint Perception and Prediction (Co-P&P), a paradigm that unifies CP with motion prediction to mitigate two persistent challenges: the accumulation of perception errors and visual occlusions. We present a conceptual framework for Collaborative Joint Perception and Prediction (Co-P&P) that improves motion prediction of surrounding road users, thereby enhancing situational awareness in complex and dynamic traffic environments. Building upon our preliminary study, this extended version compares the performance of different fusion strategies and establishes baseline performance for a modular design of perception and prediction. Experimental results show that prediction-level fusion leads to a decline in overall system performance compared to detection-level or tracking-level fusion. We further implement a minimal end-to-end Co-P&P prototype that couples collaborative point-cloud sharing via the RENO neural codec with joint detection-forecasting via FutureDet, showing that collaboration improves forecasting accuracy while neural compression preserves this benefit at roughly 34x lower communication bandwidth.