latex
تَمَكَّنَ تَقارُبٍ تَقَدَّمَ المَرْكَباتِ الذاتِيَّةِ وَنَضِجّ تُواصِل المَرْكَبَةِ مَعَ كُلِّ شَيْء مِن قُدْرَةِ المَرْكَباتِ المُتَّصِلَةِ والمؤتمته التَعاوُنِيَّة. بِناءَ عَلَى التَصَوُّرُ التَعاوُنِيّ، يَسْتَكْشِف هٰذا البَحْثِ إِمْكانِيَّةَ وَفَعّالِيَّةً التَنَبُّؤ بِالحَرَكَةِ التَعاوُنِيَّة. تُسْتَخْدَم طَرِيقَتِنا، CMP، إِشاراتٍ LiDAR كمدخلات لِتَعْزِيزِ قُدْراتٍ التَتَبُّع وَالتَنَبُّؤ. عَلَى عَكْسَ الأَعْمالِ السابِقَةِ الَّتِي رَكَّزَت بِشَكْلٍ مُنْفَصِل إِمّا عَلَى التَصَوُّرُ التَعاوُنِيّ أَو التَنَبُّؤ بِالحَرَكَةِ، فَإِنَّ إِطارِ عَمَلِنا، حَسَبَ عَلَّمَنا، هُوَ الأَوَّلِ الَّذِي يَتَناوَل المُشْكِلَةِ المُوَحَّدَةِ حَيْثُ تُشارِك المَرْكَباتِ المؤتمته التَعاوُنِيَّة المَعْلُوماتِ فِي كُلِّ مِن وَحَداتٍ التَصَوُّرُ وَالتَنَبُّؤ. يَتِمّ دَمْجِ القُدْرَةِ الفَرِيدَة عَلَى تَحْمِل قُيُودٍ النِطاقِ التَرَدُّدِيِّ الواقِعِيَّةِ لِتُواصِل المَرْكَبَةِ مَعَ كُلِّ شَيْء وَتَأْخِيرات النَقْلِ، مَعَ التَعامُلِ مَعَ تَمْثِيلات التَصَوُّرُ الضَخْمَةُ فِي تَصْمِيمِنا. نَقْتَرِح أَيْضاً وَحْدَةِ تَجْمِيعِ التَنَبُّؤ، وَالَّتِي تَوَحُّدٌ التَنَبُّؤات الَّتِي حَصَلَ عَلَيها المَرْكَباتِ المؤتمته التَعاوُنِيَّة المُخْتَلِفَةِ وَتُولَد التَنَبُّؤ النِهائِيِّ. مِن خِلالَ التَجارِبِ المُكَثَّفَةِ وَدِراساتٍ الحَذْف، نُوَضِّح فَعّالِيَّةِ طَرِيقَتِنا فِي مَهامِّ التَصَوُّرُ التَعاوُنِيّ وَالتَتَبُّع وَالتَنَبُّؤ بِالحَرَكَةِ. عَلَى وَجْهِ الخُصُوصِ، تُقَلِّل CMP مِن خَطَأ التَنَبُّؤ الوَسَطِيّ بِنِسْبَةِ 17.2% مَعَ وُجُودِ عَدَدٍ أَقَلَّ مِن الكَشْفِ المَفْقُود مُقارَنَةً بِإِعْدادِ عَدَمِ التَعاوُنِ. يُمَثِّل عَمَلِنا خَطْوَةٍ كَبِيرَةٍ إِلَى الأَمامِ فِي القُدْراتِ التَعاوُنِيَّة لِلمَرْكَبات المؤتمته التَعاوُنِيَّة، مِمّا يُظْهِر تَحَسُّناً فِي الأَداءِ فِي السِينارِيُوهات المُعَقَّدَةِ.
يَعْتَمِد نِظامِ القِيادَةِ الذاتِيَّةِ الحالِيَّ بِشَكْلٍ حاسِمٍ عَلَى إِدْراكَهُ المُتَواجِد عَلَى مَتْنه. وَمَعَ ذٰلِكَ، مِثْلَ السائِقِينَ البَشَرِ، فَإِنَّ هٰذا الاِعْتِمادِ عُرْضَةً لِلمَواقِفِ الَّتِي تَحْتَوِي عَلَى عَوائِقِ أَو رُؤْيَةٍ معيقه. مِن خِلالَ الاِسْتِفادَةِ مِن نِقاطٍ الرُؤْيَةِ المُتَعَدِّدَةِ، يَسْتَخْدِم الإِدْراك التَعاوُنِيّ (AVR, autocast, wang2020v2vnet, opv2v, xu2022cobevt) اِتِّصالاتٍ المَرْكَبَةِ بِكُلِّ شَيْء (V2X) لَمُشارَكَة المَعْلُوماتِ الحِسِّيَّةَ بَيِّنَ المَرْكَباتِ المُتَّصِلَةِ والمؤتمته (CAVs) وَالبُنْيَةِ التَحْتِيَّةِ. تَخْتَلِف المَعْلُوماتِ المُشْتَرَكَةِ فِي الشَكْلِ، بِما فِي ذٰلِكَ البَياناتِ الخامِ، وَالمِيزات المُعالَجَةِ، أَو الكائِنات المُكْتَشِفَةِ، جَنْباً إِلَى جَنْبٍ مَعَ البَياناتِ الوَصْفِيَّة ذاتِ الصِلَةِ (مِثْلَ الطَوابِع الزَمَنِيَّةِ وَالأَوْضاعِ). مِن خِلالَ دَمْجِ هٰذِهِ المَعْلُوماتِ مِن وُجُهاتِ نَظَرِ مُتَعَدِّدَةِ إِلَى وِجْهَةِ نَظَرِ مُتَلَقِّي المَرْكَبَةِ، يُمْكِن لِلإِدْراك المُتَواجِد عَلَى مَتْنه المُعَزِّز الآنَ “رُؤْيَةٍ” ما وَراءَ خَطِّ الرُؤْيَةِ المُباشِرِ وَمِن خِلالَ العَوائِقُ.
لَقَد تَمَّ حَصْرُ البَحْثِ الحالِيَّ فِي مَجالِ المَرْكَبَةِ إِلَى المَرْكَبَةِ (V2V) إِلَى حَدٍّ كَبِيرٍ فِي إِدْراكٌ تَعاوُنِي أَو تَنَبُّؤ بِالحَرَكَةِ، دُونِ وُجُودِ دِراساتٍ شامِلَةٍ حَوْلَ تَطْبِيقِهِما المُشْتَرَكِ. بِالإِضافَةِ إِلَى كَشَفَ الكائِنات، تَتَضَمَّن مُعْظَمَ الأَعْمالِ مهاما أُخْرَى، مِثْلَ التَنَبُّؤ (wang2020v2vnet) وَالرَسْم الخَرائِطِيّ (xu2022v2xvit) كَمُخْرِجات مُساعَدَةِ. يَقْتَرِح (wang2020v2vnet) طَرِيقَةِ V2V لِلإِدْراك وَالتَنَبُّؤ، وَالَّتِي تَنْقُل التَمْثِيلات الوَسِيطَة لَمِيزات سَحابه النِقاطِ. وَمَعَ ذٰلِكَ، لا يَزال دَمْجِ الإِدْراك وَالتَنَبُّؤ، كَما هُوَ مُوَضِّح فِي الشَكْلِ [fig:teaser](b)، لِتَحْقِيقِ التَعاوُنِ V2V بِشَكْلٍ كامِلٍ غَيْرِ مُسْتَكْشِف. فِيما يَتَعَلَّق بِالتَنَبُّؤ بِالحَرَكَةِ، تُسْتَخْدَم الجُهُودِ الأَوَّلِيَّةِ (hu2020collaborative, Choi2021prediction, v2voffloading) شَبَكاتِ LSTM عَلَى مَجْمُوعاتٍ بَياناتٍ بَسِيطَةً. تَعْتَمِد الدِراساتِ الحَدِيثَةِ (shi2023motion, shi2024mtr++, wang2023eqdrive) عَلَى شَبَكاتِ الاِنْتِباهِ وَشَبَكاتِ التَحْوِيلِ الرسومي لِتَعْزِيزِ التَنَبُّؤ بِالحَرَكَةِ. وَمَعَ ذٰلِكَ، تَعْتَمِد هٰذِهِ النَهْجِ عَلَى بَياناتٍ المَسارُ الحَقِيقِيَّةِ، متجاهله عَدَمِ اليَقِينِ وَعَدَمِ الدِقَّةِ المُنْتَشِرَةِ مِن مَهامِّ الكَشْفِ وَالتَتَبُّع المَنْبَع. يَظَلّ هٰذا الاِعْتِمادِ عَلَى بَياناتٍ الحَقِيقَةِ غَيْرِ كافٍ لِمُواجَهَةِ التَحَدِّي الواقِعِيُّ لِلتَعامُلِ مَعَ المَساراتِ غَيْرِ المُؤَكَّدَةِ، مِمّا يُؤَكِّد عَلَى الحاجَةِ إِلَى بَحَثَ يُدْمَج الإِدْراك وَالتَنَبُّؤ فِي التَعاوُنِ V2V.
لِسَدِّ الفَجْوَةِ بَيِّنَ الإِدْراك التَعاوُنِيّ وَالتَنَبُّؤ بِالحَرَكَةِ، نُقَدِّم إِطارِ عَمَلٍ جَدِيدٍ لِلتَنَبُّؤ التَعاوُنِيّ بِالحَرَكَةِ اِسْتِناداً إِلَى البَياناتِ الحِسِّيَّةَ الخامِ. حَسَبَ عَلَّمَنا، نَحْنُ الأَوائِلُ الَّذِينَ نُطَوِّر طَرِيقَةِ عَمَلِيَّةِ تُحِلّ مُشْكِلَةِ الإِدْراك وَالتَنَبُّؤ بِشَكْلٍ مُشْتَرَكٍ مَعَ اِتِّصالاتٍ CAV فِي كُلّاً المُكَوِّنَيْنِ. يَتِمّ تَوْضِيحِ إِطارِ عَمَلِنا المُقْتَرَحِ فِي الشَكْلِ [fig:method]. يَحْسِب كُلِّ CAV تَمْثِيلِ مِيزَةً الرُؤْيَةِ العَلَوِيَّة (BEV) الخاصَّةِ بِهِ مِن سَحابه نِقاطٍ LiDAR الخاصَّةِ بِهِ. يَتِمّ مُعالَجَةِ البَياناتِ وَضَغْطها وَبَثِّها إِلَى CAVs القَرِيبَةِ الأُخْرَى. يَقُوم الوُكَلاءِ المُتَلَقُّونَ بِدَمْجِ ترميز المِيزَة المَنْقُولَةِ. بُعْدَ الحُصُولِ عَلَى بَياناتٍ الإِدْراك التارِيخِيَّةِ، يُمْكِن التَنَبُّؤ بِمَسارات الكائِنات المُحِيطَةِ مِن قِبَلَ كُلِّ CAV اِسْتِناداً إِلَى العَمُودِ الفَقْرِيِّ لِ MTR (shi2023motion). ثُمَّ يَتِمّ بَثِّ المَساراتِ المُتَوَقَّعَةِ مِن كُلِّ CAV مَرَّةً أُخْرَى. بَيْنَما يَجْمَع نَمُوذَجنا التَنَبُّؤات مِن CAVs المُحِيطَةِ، يَتِمّ اِسْتِخْدامِ التَنَبُّؤات وَالمِيزات الوَسِيطَة مِن الإِدْراك لِتَحْسِينِ التَنَبُّؤات بِالحَرَكَةِ. يَسْمَح أُسْلُوبِنا بِتَأْخِيرات النَقْلِ الواقِعِيَّةِ بَيِّنَ CAVs وَقُيُودٍ النِطاقِ التَرَدُّدِيِّ مَعَ تَحْقِيقِ أَداءِ مَرَضِيٍّ.
فِي هٰذِهِ الوَرَقَةَ، تَتَمَثَّل مُساهَماتنا الرَئِيسِيَّةِ فِيما يَلِي:
نَقْتَرِح إِطارِ عَمَلٍ عَمَلِيٍّ مُقاوِمٌ لِلتَأْخِير لِلتَنَبُّؤ التَعاوُنِيّ بِالحَرَكَةِ، وَالَّذِي يَسْتَفِيد مِن المَعْلُوماتِ المُشْتَرَكَةِ بِواسِطَةِ CAVs مُتَعَدِّدَةِ لِتَعْزِيزِ أَداءِ الإِدْراك وَالتَنَبُّؤ بِالحَرَكَةِ.
نُحَلِّل مُتَطَلَّباتِ النِطاقِ التَرَدُّدِيِّ لَمُشارَكَة المَعْلُوماتِ التَعاوُنِيَّة وَنُصَمِّم تَمْثِيلاً خَفِيفا لِلاِتِّصالِ.
نُطَوِّر وَحْدَةِ تَجْمِيعِ التَنَبُّؤات المُسْتَنِدَةَ إِلَى المُحَوِّلات لِلاِسْتِفادَةِ مِن التَنَبُّؤات المُشْتَرَكَةِ بِواسِطَةِ CAVs الأُخْرَى، مِمّا يُحَسِّن دِقَّةٍ التَنَبُّؤ.
يُتِيح الإِدْراك التَعاوُنِيّ لِلمَرْكَبات ذاتِيَّةٍ القِيادَةِ اِسْتِخْدامِ أَنْظِمَةِ الاِتِّصالاتِ المُتَقَدِّمَةِ لَمُشارَكَة المَعْلُوماتِ لِتَوْسِيعِ مَجالاتِ الرُؤْيَةِ لَدَيهِم. لَقَد طَوَّرَت الأَعْمالِ السابِقَةِ تَقْنِيّاتِ الدَمْجِ المُبَكِّرِ لِلكَشْفِ التَعاوُنِيّ عَن الأَجْسام اِسْتِناداً إِلَى بَياناتٍ الكامِيرا الخامِ لِلرادار الضَوْئِيّ أَو الكامِيرا RGB (autocast). وَمَعَ ذٰلِكَ، تَتَطَلَّب هٰذِهِ الإِسْتراتِيجِيَّةِ نِطاقاً عَرِيضا عالِياً لِلنَقْلِ بِسَبَبِ الحِفاظِ عَلَى قِياسات الاِسْتِشْعارِ الكامِلَةِ. إِسْتراتِيجِيَّةِ أُخْرَى، الدَمْجِ المُتَأَخِّر، تَسْمَح لِلمَرْكَبات بِمُشارَكَةِ الكَشْفِ النِهائِيِّ فَقَط وَالاِعْتِمادِ عَلَى نَمُوذَجَ آخَرِ لَدَمْج الكُشُوفات الَّتِي تُوَلِّدها المَرْكَباتِ ذاتِيَّةٍ القِيادَةِ (latefusion). وَمَعَ ذٰلِكَ، فِي التَطْبِيقات الواقِعِيَّةِ، يَقْتَصِر أَداءِ الدَمْجِ المُتَأَخِّر بِفِقْدانِ مَعْلُوماتٍ السِياقِ وَدِقَّة الكَشْفِ الفَرْدِيَّةِ.
لِتَحْقِيقِ التَوازُنِ بَيِّنَ هٰذِهِ المُقايَضَةَ، أَصْبَحَت إِسْتراتِيجِيَّةِ الدَمْجِ المُتَوَسِّطِ (coopernaut, wang2020v2vnet, qiao2023adaptive, xu2022cobevt) أَكْثَرَ شُيُوعاً. فِي هٰذِهِ الإِسْتراتِيجِيَّةِ، تُسْتَخْدَم المَرْكَباتِ ذاتِيَّةٍ القِيادَةِ نَماذِجَ التشفير لِمُعالَجَةِ مَعْلُوماتٍ المُرُورِ المُحِيطَةِ وَمَعْلُوماتٍ الخَرِيطَةِ إِلَى مِيزاتِ مُتَوَسِّطَةِ، ثُمَّ تُشارِك هٰذِهِ المِيزاتِ مَعَ المَرْكَباتِ المُحِيطَةِ. عِنْدَ اِسْتِلامِ هٰذِهِ المِيزاتِ، تُدْمِج المَرْكَباتِ ذاتِيَّةٍ القِيادَةِ هٰذِهِ المِيزاتِ مَعَ مَعْلُوماتها الخاصَّةِ وَتُولَد نَتائِجِ إِدْراكٌ أَفْضَلَ. عَلَى سَبِيلِ المِثالِ، اُسْتُخْدِمَت شَبَكَةِ العَصَبِيَّةِ الرسوميه فِي V2VNet (wang2020v2vnet) لِتَجْمِيعِ المَعْلُوماتِ مِن وُجُهاتِ نَظَرِ مُخْتَلِفَةٍ. نُشِرَت AttFuse (opv2v) آلِيَّةِ الاِنْتِباهِ لَدَمْج المِيزاتِ المُتَوَسِّطَةِ. اِقْتَرَحَ (qiao2023adaptive) نَمُوذَجَ دَمْجِ يَخْتار بِشَكْلٍ تَكَيُّفِي المِيزاتِ المُتَوَسِّطَةِ لِتَحْقِيقِ تَكامُلٍ أَفْضَلَ. لَقَد اِعْتَمَدَت CoBEVT (xu2022cobevt) وَ HM-ViT (xiang2023hmvit) بِشَكْلٍ كَبِيرٍ عَلَى نَماذِجَ مُحَوِّلِ الرُؤْيَةِ لِتَعْزِيزِ مُعالَجَةِ إِدْخالُ الكامِيرا وَتَكامُل المِيزاتِ وَتَحْقِيقِ نَتائِجِ واعِدَةٌ عَلَى مَجْمُوعَةِ بَياناتٍ OPV2V (opv2v).
تُعْتَبَر تَنَبُّؤات الحَرَكَةِ مَوْضُوعِ بَحْثِي رَئِيسِيٍّ آخَرِ فِي القِيادَةِ الذاتِيَّةِ. تُرَكِّز الأَبْحاثِ الرَئِيسِيَّةِ فِي الغالِبِ عَلَى بِيئَةُ غَيْرِ تَعاوُنِيَّةِ حَيْثُ يَتَنَبَّأ مُرَكَّبَةٌ ذاتِيَّةٍ واحِدَةٍ بِدُونِ تُواصِل (li2020evolvegraph, gao2020vectornet, toyungyernsub2022dynamics, li2021spatio, varadarajan2021multipath++, girase2021loki, choi2021shared, sun2022m2i, lange2024scene, shi2023motion, dax2023disentangled, ruan2023learning, li2023game). تَقُوم الطُرُقِ الحَدِيثَةِ (sun2022m2i, gao2020vectornet, wang2023equivariant) بترميز مَساراتٍ العَوامِلُ التارِيخِيَّةِ وَخُطُوطِ الخَرائِطَ إِلَى مُتَّجِهات ذاتِ أَبْعادَ عالِيَةٍ وَاِسْتِخْدامِ شَبَكاتِ العصبونات الرسوميه لَاِلْتِقاط عَلاقاتِها، وَالَّتِي يَتَّبِعها طَبَقاتِ فَكِّ التشفير لِإِنْتاجِ التَنَبُّؤات. أَدْخَلَت الأَعْمالِ الأَحْدَثُ هَيْكَلِ المُحَوِّلات إِلَى نَماذِجها. يَسْتَخْدِم كُلِّ مِن MTR (shi2023motion) وَ MTR++ (shi2024mtr++) أَزْواج اِسْتِعْلام الحَرَكَةِ حَيْثُ يَكُون كُلِّ زَوْج مَسْؤُولاً عَن تَنَبُّؤ وَضْعِ حَرَكَةِ واحِدٍ، وَهُوَ أَكْثَرَ كَفاءَةِ مِن إِسْتراتِيجِيّاتِ الأَهْدافِ (gu2021densetnt) وَيَتَقارَب بِشَكْلٍ أَسْرَعِ مِن إِسْتراتِيجِيّاتِ الاِنْحِدارِ المُباشِرِ (varadarajan2021multipath++, ngiam2022scene).
الهَدَفَ مِن مُهِمَّةً التَنَبُّؤ التَعاوُنِيّ هُوَ اِسْتِنْتاجِ مَساراتٍ المُسْتَقْبَلِيَّةِ لِجَمِيعِ العَوامِلُ المُتَحَرِّكَةِ فِي المَشْهَدُ الَّتِي يُمْكِن اِكْتِشافها بِواسِطَةِ مَرْكَباتِ ذاتِيَّةٍ القِيادَةِ تَعاوُنِيَّةِ مُتَعَدِّدَةِ مُزَوَّدَةٌ بِأَجْهِزَةِ اِسْتِشْعار عَلَى مَتْنِها. فِي هٰذا العَمَلِ، نَسْتَخْدِم فَقَط مَعْلُوماتٍ LiDAR لِلإِدْراك (أَيّ، كَشَفَ الأَجْسام وَتَتْبَعها) لِلحُصُولِ عَلَى مَساراتٍ العَوامِلُ. نَرْمُز لِعَدَدٍ المَرْكَباتِ ذاتِيَّةٍ القِيادَةِ ب \(N_{\text{CAV}}\)، وَسَحابه نِقاطٍ LiDAR لِلمَرْكَبَةِ ذاتِيَّةٍ القِيادَةِ ال\(i\) فِي الوَقْتِ \(t\) ب \(\mathbf{L}^i_{t}, i = 1,...,N_{\text{CAV}}\)، وَمَعْلُوماتٍ الخَرِيطَةِ المَحَلِّيَّةِ ب \(\mathbf{M}^i_{t}\). نَفْتَرِض أَنَّ هُناكَ \(N_t\) عَوامِلِ مُكْتَشِفه فِي الوَقْتِ \(t\)، نَرْمُز لَمَساراتهم التارِيخِيَّةِ ب \(\mathbf{X}_{t-T_\text{h}+1:t}\) حَيْثُ \(T_\text{h}\) يُمَثِّل أُفُقٍ التارِيخِ. نَهْدِف إِلَى اِسْتِنْتاجِ مَساراتهم المُسْتَقْبَلِيَّةِ المُتَعَدِّدَةِ الأَوْضاعِ \(\hat{\mathbf{X}}_{t+1:t+T_\text{f}}\) اِسْتِناداً إِلَى المَعْلُوماتِ المَذْكُورَةِ أَعْلاه حَيْثُ \(T_\text{f}\) يُمَثِّل أُفُقٍ التَنَبُّؤ.
تَتَكَوَّن إِطارِ العَمَلِ لَدَينا مِن ثَلاثَةِ مُكَوِّناتِ رَئِيسِيَّةٍ: الإِدْراك التَعاوُنِيّ، وَتَنَبُّؤ المَسارُ، وَتَجْمِيع التَنَبُّؤات. يَأْخُذ وَحْدَةِ الإِدْراك التَعاوُنِيّ البَياناتِ الحِسِّيَّةَ الخامِ الَّتِي تَمَّ الحُصُولِ عَلَيها مِن قِبَلَ المَرْكَباتِ ذاتِيَّةٍ القِيادَةِ وَيُولَد مَساراتٍ العَوامِلُ المَرْصُودَة مِن خِلالَ الكَشْفِ عَن الأَجْسام وَتَتْبَع الأَجْسام المُتَعَدِّدَةِ. ثُمَّ، يَأْخُذ وَحْدَةِ تَنَبُّؤ المَسارُ المُلاحَظاتِ التارِيخِيَّةِ وَيَسْتَنْتِج المَساراتِ المُسْتَقْبَلِيَّةِ مِن وِجْهَةِ نَظَرِ كُلِّ مُرَكَّبَةٌ ذاتِيَّةٍ القِيادَةِ. أَخِيراً، تَسْتَفِيد وَحْدَةِ تَجْمِيعِ التَنَبُّؤات مِن التَنَبُّؤات مِن جَمِيعِ المَرْكَباتِ ذاتِيَّةٍ القِيادَةِ وَتُولَد فَرَضِيّات التَنَبُّؤ النِهائِيَّةِ.
يَهْدِف وَحْدَةِ الإِدْراك التَعاوُنِيّ إِلَى اِكْتِشافِ وَتَتْبَع الأَجْسام اِسْتِناداً إِلَى سَحْبِ نِقاطٍ الليدار ثُلاثِيَّةٌ الأَبْعاد الَّتِي تَمَّ الحُصُولِ عَلَيها مِن قِبَلَ المَرْكَباتِ ذاتِيَّةٍ القِيادَةِ المُتَعَدِّدَةِ. لَقَد قُمْنا بِتَعْدِيلِ (xu2022cobevt) لِيَكُون العَمُودِ الفَقْرِيِّ لَنَمُوذَج اِكْتِشافِ الأَجْسام التَعاوُنِيّ يَلِيه مُتَتَبِّع (DBLP:conf/iros/WengWHK20) لِلحُصُولِ عَلَى مَساراتٍ تارِيخِيَّةٍ لِلعَوامِل.
اِكْتِشافِ الأَجْسام التَعاوُنِيّ. يَتِمّ اِسْتِخْدامِ (Lang_Vora_Caesar_Zhou_Yang_Beijbom_2019) لَاِسْتِخْراج مِيزاتِ سَحابه النِقاطِ لِكُلِّ مُرَكَّبَةٌ ذاتِيَّةٍ القِيادَةِ بِدِقَّةٍ فوكسل تَبْلُغ (0.4, 0.4, 4) عَلَى طُولِ مَحاوِرِ \(x\), \(y\), وَ \(z\). قِبَلَ التَعاوُنِ بَيِّنَ الوُكَلاءِ، يَحْسِب كُلِّ مُرَكَّبَةٌ ذاتِيَّةٍ القِيادَةِ \(i\) مِيزَةً مَنْظُورٍ الطائِرَةِ (BEV) \(\mathbf{F}^i \in \mathbb{R}^{H \times W \times C}\)، حَيْثُ \(H\)، \(W\)، وَ \(C\) تُمَثِّل الاِرْتِفاعِ، العَرْضِ، وَالقَنَواتِ عَلَى التَوالِي.
بِسَبَبِ القُيُودِ العتاديه فِي العالَمِ الحَقِيقِيِّ عَلَى حَجْمِ البَياناتِ المَنْقُولَةِ لِتَطْبِيقاتِ السَيّارَةِ إِلَى السَيّارَةِ، مِن الضَرُورِيِّ ضَغْطِ مِيزاتِ BEV قِبَلَ النَقْلِ لِتَجَنُّبِ التَأْخِيرات الكَبِيرَةِ المستحثه بِالنِطاق التَرَدُّدِيِّ. كَما فِي (xu2022cobevt)، يَتِمّ اِسْتِخْدامِ مِشْفَر تِلْقائِيّ تَلافِيفِي لِضَغْطٍ المِيزاتِ وَفَكِّ ضَغْطها. عِنْدَ اِسْتِلامِ الرَسائِلِ البَثِّ الَّتِي تَحْتَوِي عَلَى تَمْثِيلات BEV المُتَوَسِّطَةِ وَوَضْعِ المُرْسِل، يَتِمّ اِسْتِخْدامِ مَشْغَل تَحْوِيلِ مَكانِي قابِلٌ لِلتَفاضُل \(\mathbf{\Gamma_{\xi}}\) لَمُحاذاة المِيزاتِ مَعَ إِحْداثِيّات السَيّارَةِ الأَنانِيَّة، وَالَّذِي يُكْتَب ك \(\mathbf{H}^i=\mathbf{\Gamma_{\xi}}\left(\mathbf{F}^i\right) \in \mathbb{R}^{H \times W \times C}\). تَسْمَح طَرِيقَتِنا بِتَأْخِير يَصِل إِلَى 100 مَلَلِي ثانِيَةً أَثْناءَ نَقْلِ المِيزاتِ مِن خِلالَ أَخَذَ الرَسائِلِ المُرْسَلَةَ مِن قِبَلَ المَرْكَباتِ ذاتِيَّةٍ القِيادَةِ الأُخْرَى فِي الإِطارِ الأَخِيرِ. نَظَراً لِأَنَّ المستشعرات تَجَدُّدِ بِسُرْعَةٍ أَكْبَرَ مِن 10 إِطارات فِي الثانِيَةِ، سَيَتِمّ إِسْقاطِ الإِطارات الَّتِي تَسْتَغْرِق أَكْثَرَ مِن 100 مَلَلِي ثانِيَةً لِلنَقْلِ (عَلَى سَبِيلِ المِثالِ، المُعاد إِرْسالَها جُزْئِيّاً أَو المَفْقُودَةَ)، وَسَيَتِمّ اِسْتِخْدامِ الإِطارِ الأَخِيرِ بَدَلاً مِن ذٰلِكَ.
ثُمَّ، يَتِمّ اِسْتِخْدامِ (xu2022cobevt) لَدَمْج مِيزاتِ BEV الَّتِي تَمَّ اِسْتِلامها مِن وُكَلاءُ مُخْتَلِفِينَ. عَلَى وَجْهِ التَحْدِيدِ، تَجْمَع السَيّارَةِ الأَنانِيَّة أَوَّلاً جَمِيعِ المِيزاتِ المُتاحَةِ فِي تنسور \(\mathbf{h}\in \mathbb{R}^{N_\text{CAV} \times H\times W\times C}\)، وَالَّذِي يَتِمّ مُعالَجَتِهِ بُعْدَ ذٰلِكَ بِواسِطَةِ وَحْدَةِ (xu2022cobevt) لِلحُصُولِ عَلَى المِيزَة المُدْمَجَة \(\mathbf{h'}\in \mathbb{R}^{H\times W\times C}\). وَأَخِيرا، يَتِمّ تَطْبِيقِ طَبَقَتَيْنِ تلافيفيتين \(3 \times3\) لِلتَصْنِيفِ وَالاِنْحِدار لِلحُصُولِ عَلَى صَنادِيقِ التَحْدِيدِ ثُلاثِيَّةٌ الأَبْعاد لِلأَجْسام.
يُنْتِج (xu2022cobevt) مَجْمُوعَةِ مِن الكَشْفِ فِي الوَقْتِ \(t\) المُشارِ إِلَيها ب \(\mathbf{D}_{t}=\{\mathbf{D}^1_t,..., \mathbf{D}_t^{N_t}\}\)، حَيْثُ \(N_t\) يُمَثِّل العَدَدَ الإِجْمالِيِّ لِلكَشْفِ. يَتَمَيَّز كُلِّ كَشَفَ \(D_t^j\) بِمَجْمُوعَةِ \((x, y, z, \theta, l, w, h, s)\)، وَالَّتِي تَحْتَوِي عَلَى الإِحْداثِيّات ثُلاثِيَّةٌ الأَبْعاد لِمَرْكَزِ الجِسْمِ (\(x\), \(y\), \(z\))، وَالأَبْعاد ثُلاثِيَّةٌ الأَبْعاد لِصُنْدُوقِ التَحْدِيدِ لِلجِسْم (\(l\), \(w\), \(h\))، وَزاوِيَة التَوْجِيهِ \(\theta\)، وَدَرَجَة الثِقَةِ \(s\).
تَتْبَع الأَجْسام المُتَعَدِّدَةِ. يَتِمّ اِسْتِخْدامِ وَحْدَةِ التَتَبُّع لِرَبْطِ صَنادِيقِ التَحْدِيدِ ثُلاثِيَّةٌ الأَبْعاد لِلأَجْسام المُكْتَشِفَةِ فِي قِطاعاتِ المَسارُ. نَعْتَمِد (DBLP:conf/iros/WengWHK20)، وَهُوَ خوارزميه تَتْبَع مُتَعَدِّدَةِ الأَجْسام عَبْرَ الإِنْتِرْنِت، وَالَّتِي تَأْخُذ فِي الكَشْفِ فِي الإِطارِ الحالِيَّ وَالمَسارات المُرْتَبِطَةِ فِي الإِطارات السابِقَةِ. عَلَى وَجْهِ التَحْدِيدِ، بُعْدَ الحُصُولِ عَلَى صَنادِيقِ التَحْدِيدِ ثُلاثِيَّةٌ الأَبْعاد مِن وَحْدَةِ اِكْتِشافِ الأَجْسام التَعاوُنِيَّة، نُطَبِّق مُرَشَّحِ كَأَلْمان ثُلاثِيّ الأَبْعاد لِلتَنَبُّؤ بِحالَةٍ المَساراتِ المُرْتَبِطَةِ مِن الإِطارات السابِقَةِ إِلَى الإِطارِ الحالِيَّ. ثُمَّ، يَتِمّ تَبَنِّي وَحْدَةِ رَبْطُ البَياناتِ لَمُطابَقَة المَساراتِ المُتَوَقَّعَةِ مِن مُرَشَّحِ كَأَلْمان وَصَنادِيقُ التَحْدِيدِ المُكْتَشِفَةِ فِي الإِطارِ الحالِيَّ. يَقُوم مُرَشَّحِ كَأَلْمان ثُلاثِيّ الأَبْعاد بِتَحْدِيثِ حالَةِ المَساراتِ المُطابَقَة اِسْتِناداً إِلَى الكَشْفِ المطابق. خِلالَ عَمَلِيَّةِ التَتَبُّع، تَقُوم ذاكِرَةِ الوِلادَةِ وَالمَوْتِ بِإِنْشاءِ مَساراتٍ لِلأَجْسام الجَدِيدَةِ وَحَذَفَ المَساراتِ لِلأَجْسام الَّتِي اِخْتَفَت. يُمْكِن العُثُورِ عَلَى المَزِيدِ مِن التَفاصِيلِ حَوْلَ هٰذِهِ العَمَلِيّاتِ فِي (DBLP:conf/iros/WengWHK20). تَخْرُج وَحْدَةِ التَتَبُّع المَساراتِ التارِيخِيَّةِ لِجَمِيعِ العَوامِلُ المُكْتَشِفَةِ فِي الوَقْتِ \(t\)، المُشارِ إِلَيها ب \(\mathbf{X}_{t-T_\text{h}+1:t}\)، وَالَّتِي تَعْمَل كَمَدْخَلٍ لِوَحْدَةِ التَنَبُّؤ بِالمَسار.
تَمَّ بِناءَ وَحْدَةِ تَنَبُّؤ الحَرَكَةِ لَدَينا عَلَى أَساسِ نَمُوذَجَ (shi2023motion)، وَهُوَ نَمُوذَجَ حَدِيثٍ يَتَأَلَّف مِن مِشْفَر سِياقِ المَشْهَدُ وَمِفَكّكَ الحَرَكَةِ. نَحْنُ نُقَدِّم فَقَط مُقَدِّمَةِ عامَّةٍ، وَيُمْكِن العُثُورِ عَلَى المَزِيدِ مِن التَفاصِيلِ حَوْلَ النَمُوذَجِ فِي (shi2023motion).
بِالنِسْبَةِ لِلمَرْكَبَةِ الآلِيَّةِ المُتَّصِلَةِ \(i\)-th، يَقُوم مِشْفَر سِياقِ المَشْهَدُ بِاِسْتِخْراج المِيزاتِ مِن مَساراتٍ العَوامِلُ \(\mathbf{X}_{t-T_\text{h}+1:t}\) وَمَعْلُوماتٍ الخَرِيطَةِ المَحَلِّيَّةِ \(\mathbf{M}^i_{t}\). يَتِمّ تَمْثِيلِ مَساراتٍ العَوامِلُ عَلَى شَكْلٍ مُتَّجِهات خَطَّيْهِ (gao2020vectornet)، وَالَّتِي يَتِمّ مُعالَجَتُها بِواسِطَةِ مِشْفَر خُطَى شَبِيهٌ ب PointNet (qi2017pointnet) لَاِسْتِخْراج مِيزاتِ العَوامِلُ. يَتِمّ تشفير مَعْلُوماتٍ الخَرِيطَةِ بِواسِطَةِ مُحَوِّلِ الرُؤْيَةِ (dosovitskiy2020image) لَاِسْتِخْراج مِيزاتِ الخَرِيطَةِ. ثُمَّ يَتِمّ اِسْتِخْدامِ مِشْفَر مُحَوِّلِ لَاِلْتِقاط سِياقِ المَشْهَدُ المَحَلِّيِّ. تُسْتَخْدَم كُلِّ طَبَقَةٌ اِنْتِباهَ مُتَعَدِّدِ الرُؤُوسِ مَعَ اِسْتِعْلامات وَمَفاتِيحِ وَقِيَمِ مُحَدَّدَةٍ بِالنِسْبَةِ لَمُخْرِجات الطَبَقَةِ السابِقَةِ وترميزات المَوْضِعَ، مُدْمَجه تَضْمِينات المَسارُ وَتَضْمِينات الخَرِيطَةِ. يَتِمّ التَنَبُّؤ بِحَرَكاتِ العَوامِلُ المُسْتَقْبَلِيَّةِ عَبْرَ الاِنْحِدارِ بِناءَ عَلَى المِيزاتِ الماضِيَةِ لِلعَوامِل المُسْتَخْرَجَة. يَتِمّ إِعادَةِ تشفير هٰذِهِ التَنَبُّؤات بِواسِطَةِ نَفْسِ المِشْفَر الخَطِّيِّ وَدَمْجها مَعَ مِيزاتِ السِياقِ التارِيخِيَّةِ.
بُعْدَ الحُصُولِ عَلَى مِيزاتِ سِياقِ المَشْهَدُ، يَتِمّ اِسْتِخْدامِ مِفَكَّكَ حَرَكَةِ مَبْنِيٌّ عَلَى المُحَوِّلُ لَتَوْلِيد فَرَضِيّات تَنَبُّؤ مُتَعَدِّدَةِ الأَوْضاعِ مِن خِلالَ التَحْسِين المُشْتَرَكِ لِتَحْدِيدِ النِيَّةُ العالَمِيَّةِ وَتَحْسِينِ الحَرَكَةِ المَحَلِّيَّةِ. عَلَى وَجْهِ التَحْدِيدِ، يَتِمّ تَوْلِيدِ \(K\) نِقاطٍ نِيَّةِ تَمْثِيلِيَّةٌ \(\mathbf{I}\in \mathbb{R}^{K\times 2}\) بِاِعْتِمادِ خوارزميه تَجْمِيعِ \(k\)-means عَلَى نِقاطٍ النِهايَةِ لَمَسارات الحَقِيقَةِ الأَرْضِيَّة (\(K=64\) فِي أَعْدادنا)، حَيْثُ تُمَثِّل كُلِّ نُقْطَةً نِيَّةِ وَضْعِ حَرَكَةِ ضِمْنِيٍّ يُمَثِّل اِتِّجاهِ الحَرَكَةِ. يُعَزِّز تَحْسِينِ الحَرَكَةِ المَحَلِّيَّةِ تَحْدِيدِ النِيَّةُ العالَمِيَّةِ مِن خِلالَ تَحْسِينِ المَساراتِ بِشَكْلٍ تَكْرارِي مَعَ مِيزاتِ المَسارُ الدَقِيقَةِ. يَتِمّ تَعْيِينِ الاِسْتِعْلام الدِينامِيكِيّ الأُولَى عِنْدَ نُقْطَةً النِيَّةُ، وَيَتِمّ تَحْدِيثه دِينامِيكِيّا بِناءَ عَلَى المَسارُ المُتَوَقَّعِ فِي كُلِّ طَبَقَةٌ مِن طَبَقاتِ المُفَكَّك، بِمَثابَةِ تَضْمِينِ مَوْضِعَيَّ لَنُقَطه المَكانِ.
فِي المُفَكَّك، تَنْقُل اِسْتِعْلامات النِيَّةُ الثابِتَةِ المَعْلُوماتِ عَبْرَ نَوايا الحَرَكَةِ بَيْنَما تَجْمَع اِسْتِعْلامات البَحْثِ الدِينامِيكِيَّة مَعْلُوماتٍ مُحَدَّدَةٍ لِلمَسار مِن سِياقِ المَشْهَدُ. يَتِمّ التَعْبِيرِ عَن اِسْتِعْلام الحَرَكَةِ المُحْدَثِ ك \(\mathbf{C}^j\in \mathbb{R}^{K\times D}\) فِي الطَبَقَةِ \(j\)-th حَيْثُ \(D\) هُوَ بُعْدَ المِيزَة. تُضِيف كُلِّ طَبَقَةٌ مِن طَبَقاتِ المُفَكَّك رَأْسِ تَنَبُّؤ إِلَى \(\mathbf{C}^j\) لِإِنْشاءِ مَساراتٍ مُسْتَقْبَلِيَّةٍ. نَظَراً لِطَبِيعَةِ السُلُوكِيّاتِ المُتَعَدِّدَةِ الأَوْضاعِ لِلعَوامِل، يَتِمّ اِعْتِمادِ نَمُوذَجَ خَلِيطِ الغاوسي لَتَوْزِيعات المَسارُ. لِكُلِّ خَطْوَةٍ زَمَنِيَّةٍ مُسْتَقْبَلِيَّةٍ \(t' \in \{t+1,...,t+T_\text{f}\}\)، نَسْتَنْتِج اِحْتِمالِ \(p\) وَالمُعَلِّمات (\(\mu_x, \mu_y, \sigma_x, \sigma_y, \rho\)) لَمُكَوِّنات الغاوسيه مِن خِلالَ \[\label{eq:gau_reg} \mathbf{Z}^j_{t+1:t+T_\text{f}} = \text{MLP}(\mathbf{C}^j),\] حَيْثُ \(\mathbf{Z}^j_{t'}\in \mathbb{R}^{{K}\times 6}\) يَحْتَوِي عَلَى مُعَلِّمات \(K\) مُكَوِّناتِ غاوسيه \(\mathcal{N}_{1:\mathcal{K}}(\mu_x, \sigma_x; \mu_y, \sigma_y; \rho)\) وَالاِحْتِمالاتِ المُقابَلَةِ \(p_{1:K}\). يَتِمّ كِتابَةِ تَوْزِيعِ مَوْضِعَ العامِلِ فِي الوَقْتِ \(t'\) كَما يَلِي \[\label{eq:gau_prob} P^j_{t'}(o) = \sum_{k=1}^{K}p_k\cdot\mathcal{N}_k(o_x-\mu_x, \sigma_x;o_y - \mu_y, \sigma_y;\rho),\] حَيْثُ يُشِير \(P^j_{t'}(o)\) إِلَى اِحْتِمالِ وُجُودِ العامِلِ فِي \(o\in \mathbb{R}^{2}\) فِي الوَقْتِ \(t'\). يُمْكِن اِسْتِنْتاجِ تَنَبُّؤات المَسارُ لِجَمِيعِ العَوامِلُ \(\hat{\mathbf{X}}_{t+1:t+T_\text{f}}\) مِن نِقاطٍ المَرْكَزِ لَمُكَوِّنات الغاوسيه المُقابَلَةِ.
بِالإِضافَةِ إِلَى مُشارَكَةِ مِيزاتِ الرُؤْيَةِ المُوسِعَةِ بَيِّنَ المَرْكَباتِ المُتَّصِلَةِ والمؤتمته، نَقْتَرِح أَيْضاً نَقْلِ فَرَضِيّات التَنَبُّؤ الَّتِي تُوَلِّدها كُلِّ مُرَكَّبَةٌ مُتَّصِله ومؤتمته إِلَى الأُخْرَى. تَعْتَمِد كُلِّ مُرَكَّبَةٌ مُتَّصِله ومؤتمته آلِيَّةِ تَجْمِيعِ لَدَمْج التَنَبُّؤات الَّتِي تَتَلَقّاها مِن الآخَرِينَ مَعَ تَنَبُّؤاتها الخاصَّةِ. الفِكْرَةِ الأَساسِيَّةِ هِيَ أَنَّ التَنَبُّؤات لَعامِل مُعَيَّنٍ المُسْتَمَدَّةِ مِن مَرْكَباتِ مُتَّصِله ومؤتمته مُخْتَلِفَةٍ قَد تَكُون لَها مُسْتَوَياتٍ مَوْثُوقَيْهِ مُخْتَلِفَةٍ. عَلَى سَبِيلِ المِثالِ، قَد تُولَد المَرْكَبَةِ المُتَّصِلَةِ والمؤتمته الأَقْرَبُ إِلَى العامِلِ المُتَوَقَّعِ تَنَبُّؤات أَفْضَلَ مِن الآخَرِينَ. وَبِالتالِي، قَد تُكْمِل التَنَبُّؤات مِن مَرْكَباتِ مُتَّصِله ومؤتمته مُخْتَلِفَةٍ بِعَضُّها البَعْضُ، مِمّا يُؤَدِّي إِلَى أَفْضَلَ تَنَبُّؤ نِهائِيِّ.
عَلَى وَجْهِ التَحْدِيدِ، فِي سِينارِيو يَتَضَمَّن \(N_\text{CAV}\) مَرْكَباتِ مُتَّصِله ومؤتمته وَ \(N_o\) عَوامِلِ مُتَوَقَّعَةٍ، يَتِمّ تَمْثِيلِ مُكَوِّناتِ التَنَبُّؤ لِلعامِل \(j\) بِواسِطَةِ المَرْكَبَةِ المُتَّصِلَةِ والمؤتمته \(i\) فِي الوَقْتِ \(t\) كَما يَلِي \(\mathbf{Z}_{j, t+1:t+T_f}^i)\). يَتِمّ تَمْثِيلِ الخَرِيطَةِ المَحَلِّيَّةِ وَمِيزات الرُؤْيَةِ المُوسِعَةِ لِلمَرْكَبَةِ المُتَّصِلَةِ والمؤتمته \(i\) عَلَى التَوالِي ب \(\mathbf{M}^i_{t}\) وَ \(\mathbf{H}^i_t\). نَقُوم بِتَجْمِيع مُكَوِّناتِ النَمُوذَجِ الغاوسي المُخْتَلِط لِلمَسارات المُتَوَقَّعَةِ، وَمِيزات الرُؤْيَةِ المُوسِعَةِ، وَمَعْلُوماتٍ الخَرِيطَةِ لِجَمِيعِ المَرْكَباتِ المُتَّصِلَةِ والمؤتمته. بِالنِسْبَةِ لِلمَرْكَبَةِ المُتَّصِلَةِ والمؤتمته \(i\)، تَبْدَأ عَمَلِيَّةِ التَجْمِيع بِدَمْجِ نَمُوذَجها الغاوسي المُخْتَلِط، وَمِيزات الخَرِيطَةِ، وَالرُؤْيَة المُوسِعَةِ: \[\mathbf{E}_{j, t}^i = [\text{MLP}(f(\mathbf{Z}_{j, t+1:t+T_f}^i)), \text{MLP}(f(\mathbf{M}_t^i)), \text{MLP}(f(\mathbf{H}_t^i))],\] عِنْدَ اِسْتِلامِ مُكَوِّناتِ النَمُوذَجِ الغاوسي المُخْتَلِط مِن المَرْكَباتِ المُتَّصِلَةِ والمؤتمته الأُخْرَى \(k\) (\(1 \leq k \leq N_\text{CAV}, k \neq i\))، يَتِمّ دَمْجِ نَفْسِ مِيزاتِ الخَرِيطَةِ وَالرُؤْيَة المُوسِعَةِ مِن آلانا مَرَّةً أُخْرَى: \[\mathbf{E}_{j, t-1}^k = [\text{MLP}(f(\mathbf{Z}_{j, t:t+T_f-1}^k)), \text{MLP}(f(\mathbf{M}_t^i)), \text{MLP}(f(\mathbf{H}_t^i))],\] يَلِي ذٰلِكَ اِنْتِباهَ ذاتِيٍّ مُتَعَدِّدِ الرُؤُوسِ لَدَمْج المِيزاتِ عَبْرَ جَمِيعِ المَرْكَباتِ المُتَّصِلَةِ والمؤتمته، \[\mathbf{G}^{i}_{j, t} = \text{MHA}([\mathbf{E}_{j, t}^i,..., \mathbf{E}_{j, t-1}^{k}]), 1 \leq k \leq N_\text{CAV}, k \neq i\] حَيْثُ \(\text{MHA}\) هُوَ الاِنْتِباهِ الذاتِيِّ مُتَعَدِّدِ الرُؤُوسِ، \(f\) هِيَ عَمَلِيَّةِ التَسْطِيح، وَ \(\mathbf{G}^{i}_{j, t}\) هِيَ المِيزَة المُجَمَّعَة لِلعامِل \(j\) مِن وِجْهَةِ نَظَرِ المَرْكَبَةِ المُتَّصِلَةِ والمؤتمته \(i\). يَتِمّ تَأْخِيرٍ مُكَوِّناتِ النَمُوذَجِ الغاوسي المُخْتَلِط مِن المَرْكَباتِ المُتَّصِلَةِ والمؤتمته الأُخْرَى بِإِطار واحِدٍ. وَأَخِيرا، يَتِمّ اِسْتِخْدامِ شَبَكَتَيْنِ عَصَبِيَّتَيْنِ مُتَعَدِّدَتَيَّ الطَبَقاتِ لَاِشْتِقاق المُعَلِّماتُ الغاوسيه المُجَمَّعَة بِواسِطَةِ \[\mathcal{N}^i_{j, 1:K, t+1:t+T_\text{f}}(\mu_x, \sigma_x; \mu_y, \sigma_y; \rho) = \ \text{MLP}(\mathbf{G}^{i}_{j, t}),\] \[p^j_{j, 1:K,t+1:t+T_f} = \ \text{MLP}(\mathbf{G}^{i}_{j, t}),\] وَالَّتِي سَتُسْتَخْدَم لِأَخْذِ عَيِّناتٍ مِن فَرَضِيّات التَنَبُّؤ النِهائِيَّةِ.
كَشَفَ الأَجْسام التَعاوُنِيّ. نَعْتَمِد نَفْسِ وَظِيفَةٍ الخَسارَةِ كَما فِي (xu2022cobevt). بِشَكْلٍ خاصٍّ، يَتَضَمَّن إِطارِ عَمَلِنا طَبَقَتَيْنِ تلافيفيتين لِرَأْسِ الكَشْفِ وَيَسْتَخْدِم خَسارَةِ \(L1\) الناعِمَةِ لِتَحْدِيدِ مَوْقِعِ مُرَبَّعٍ الحُدُودِ \(\mathcal{L}_\text{det\_loc}\) وَخَسارَةِ التَرْكِيزِ لِلتَصْنِيفِ \(\mathcal{L}_\text{det\_cls}\)، كَما هُوَ مُوَضِّح فِي (Lin_Goyal_Girshick_He_Dollar_2017). وَظِيفَةٍ الخَسارَةِ الكامِلَةِ هِيَ \[\label{eq:perception_loss} \mathcal{L_{\text{det}}}=(\beta_\text{loc}\mathcal{L}_{\text{det\_loc}}+\beta_\text{cls}\mathcal{L}_{\text{det\_cls}}) / N_p,\] حَيْثُ يُشِير \(N_p\) إِلَى عَدَدٍ الحالاتِ الإِيجابِيَّةِ، \(\beta_\text{loc}=2.0\)، وَ\(\beta_\text{cls}=1.0\).
تَنَبُّؤ الحَرَكَةِ. يَتِمّ تَدْرِيبِ نَمُوذَجَ التَنَبُّؤ لَدَينا بمصطلحين لِلخَسارَة. يَتِمّ اِسْتِخْدامِ خَسارَةِ الاِنْحِدارِ \(L1\) لِتَحْسِينِ النواتج فِي المُعادَلَةَ . نَسْتَخْدِم أَيْضاً خَسارَةِ الاِحْتِمالِ السَلْبِيِّ المَنْطِقِيِّ اِسْتِناداً إِلَى المُعادَلَةَ لِتَعْزِيزِ دِقَّةٍ التَنَبُّؤ بِالمَسارات الفِعْلِيَّةِ. نَأْخُذ المُتَوَسِّطِ المَوْزُون لِهٰذَيْنِ المصطلحين كَخَسارَة إِجْمالِيَّةٍ، وَالَّتِي تَكْتُب كَالتالِي \[\label{eq:prediction_loss} \mathcal{L_{\text{pred}}}=\omega_\text{loc}\mathcal{L}_{\text{pred\_loc}}+\omega_\text{cls}\mathcal{L}_{\text{pred\_cls}}.\] أَتْباعاً لِ(varadarajan2021multipath++)، نُطَبِّق تَقْنِيَّةٍ التَعْيِينِ الصَعْبِ لِلتَحْسِين مِن خِلالَ اِخْتِيارِ زَوْج اِسْتِعْلام الحَرَكَةِ الأَقْرَبُ إِلَى نُقْطَةً نِهايَةِ مَسارِ الحَقِيقَةِ الأَرْضِيَّة (GT) كَمُكَوِّن غاوسي إِيجابِيٍّ، يَتِمّ تَحْدِيدِهِ بِواسِطَةِ المَسافَةِ بَيِّنَ كُلِّ نُقْطَةً نِيَّةِ وَنُقَطه نِهايَةِ GT. يَتِمّ تَطْبِيقِ خَسارَةِ الاِنْحِدارِ الغاوسي فِي كُلِّ طَبَقَةٌ مِفَكَّكَ، وَتَجْمَع الخَسارَةِ الإِجْمالِيَّةُ خَسارَةِ الاِنْحِدارِ المُساعِدُ مَعَ خَسائِرَ الاِنْحِدارِ الغاوسي باوزان مُتَساوِيَةً.
تَجْمِيعِ التَنَبُّؤات. يُنْتِج وَحْدَةِ تَجْمِيعِ التَنَبُّؤات لَدَينا نواتج بِنَفْسِ التَنْسِيقِ كَما فِي وَحْدَةِ التَنَبُّؤ بِالحَرَكَةِ، وَنُطَبِّق نَفْسِ وَظِيفَةٍ الخَسارَةِ كَما فِي المُعادَلَةَ .
نَسْتَخْدِم مَجْمُوعَةِ بَياناتٍ (opv2v) لِلتَحَقُّقِ مِن صِحَّةِ نَهْجنا. تَحْتَوِي هٰذِهِ المَجْمُوعَةِ عَلَى 73 سِينارِيو مُرُورِي بِمُدَّةٍ تَقْرِيبِيّه 25 ثانِيَةً مَعَ عِدَّةٍ مَرْكَباتِ ذاتِيَّةٍ التَحَكُّمِ. يُمْكِن أَنَّ يُظْهِر مِن اِثْنَيْنِ إِلَى سَبْعَةِ مَرْكَباتِ ذاتِيَّةٍ التَحَكُّمِ بِشَكْلٍ مُتَزامِن، وَالَّتِي مُجَهَّزَةٌ بمستشعر لِيُدار وَأَرْبَعُ كامِيراتُ مِن مَناظِر مُخْتَلِفَةٍ. بِاِتِّباعِ (xu2022cobevt)، نَسْتَخْدِم مِنْطَقَةِ مُحِيطَةً بِأَبْعاد \(\SI{100}{m} \times \SI{100}{m}\) بِدِقَّةٍ خَرِيطَةِ لِلتَقْيِيم. تَحْتَوِي مَجْمُوعَةِ البَياناتِ عَلَى 6764، 1981، وَ 2719 إِطارِ لِلتَدْرِيبِ، التَحَقُّقِ، وَالاِخْتِبار، عَلَى التَوالِي.
الكَشْفِ التَعاوُنِيّ عَن الأَجْسام. نَسْتَخْدِم مَقايِيسِ التَقْيِيم القِياسِيَّةِ كَما فِي (opv2v, DBLP:conf/icra/XuCXXLM23)، بِما فِي ذٰلِكَ الدِقَّةِ المُتَوَسِّطَةِ (AP)، وَالاِسْتِدْعاء المُتَوَسِّطِ (AR)، وَمُعَدَّل F1 عِنْدَ عَتَباتِ IoU الَّتِي تَبْلُغ 0.3، 0.5 وَ 0.7 عَلَى التَوالِي.
التَتَبُّع. نَسْتَخْدِم مَقايِيسِ التَقْيِيم القِياسِيَّةِ كَما فِي (DBLP:conf/iros/WengWHK20)، بِما فِي ذٰلِكَ دِقَّةٍ تَتْبَع الأَجْسام المُتَعَدِّدَةِ (MOTA)، الدِقَّةِ المُتَوَسِّطَةِ لِتَتْبَع الأَجْسام المُتَعَدِّدَةِ (AMOTA)، الدِقَّةِ المُتَوَسِّطَةِ لِتَتْبَع الأَجْسام المُتَعَدِّدَةِ (AMOTP)، الدِقَّةِ المُتَوَسِّطَةِ المقياسه لِتَتْبَع الأَجْسام المُتَعَدِّدَةِ (sAMOTA)، المَساراتِ المُتَتَبِّعَة بِشَكْلٍ أَساسِيٌّ (MT)، وَالمَسارات المَفْقُودَةَ بِشَكْلٍ أَساسِيٌّ (ML).
تَنَبُّؤ الحَرَكَةِ. نَتَنَبَّأ بِمَسارات العَوامِلُ لل 5.0 ثَوانِي المُسْتَقْبَلِيَّةِ اِسْتِناداً إِلَى 1.0 ثانِيَةً مِن المُلاحَظاتِ التارِيخِيَّةِ. نَسْتَخْدِم مَقايِيسِ التَقْيِيم القِياسِيَّةِ كَما فِي (shi2023motion)، بِما فِي ذٰلِكَ minADE\(_6\) وَ minFDE\(_6\).
كَشَفَ الأَجْسام التَعاوُنِيّ. يُفْتَرَض نَمُوذَجَ CoBEVT (xu2022cobevt) عَدَمِ وُجُودِ تَأْخِيرٍ فِي التَواصُلِ بَيِّنَ المَرْكَباتِ ذاتِيَّةٍ القِيادَةِ، وَهُوَ ما قَد لا يَكُون واقِعِيّاً بِسَبَبِ قُيُودٍ الأَجْهِزَةِ أَو الاِتِّصالاتِ اللاسِلْكِيَّة. لِمُعالَجَةِ هٰذا القَيْد، يَسْمَح نَمُوذَجنا بِتَأْخِير يَصِل إِلَى 100 مَلَلِي ثانِيَةً (أَيّ، إِطارِ واحِدٍ) فِي اِسْتِقْبالِ الرَسائِلِ (أَيّ، مِيزاتِ BEV) مِن المَرْكَباتِ الأُخْرَى. بِالإِضافَةِ إِلَى ذٰلِكَ، تَمَّ ضَغْطِ مِيزاتِ BEV لَدَينا 256 مَرَّةً مُقارَنَةً بِتِلْكَ المَوْجُودَةِ فِي CoBEVT. بَدَلاً مِن اِخْتِيارِ مُرَكَّبَةٌ واحِدَةٍ كَمَرْكَبَة أَساسِيَّةٍ فِي سِينارِيُوهاتٍ المُرُورِ OPV2V الأَصْلِيَّةِ كَما فِي (xu2022cobevt)، نَحْنُ نَزِيد مِن عَيِّناتٍ البَياناتِ التَدْرِيبِيَّةِ مِن خِلالَ مُعامَلَةِ كُلِّ مِن المَرْكَباتِ فِي المَشْهَدُ كَمَرْكَبَة أَساسِيَّةٍ. نَقُوم بِتَدْرِيبِ نَمُوذَجنا بِاِسْتِخْدامِ مُحْسِن AdamW (loshchilov2018decoupled) مَعَ جَدْوَلِ مُعَدَّلِ التَعَلُّمِ يَبْدَأ مِن \(1\times 10^{-3}\) وَيَقُل كُلِّ 10 فَتَراتِ.
التَتَبُّع. فِي أَعْدادنا، نُحَدِّد \(F_\text{min}=3\) وَ \(\text{Age}_\text{min}=2\) فِي وَحْدَةِ ذاكِرَةِ الوِلادَةِ/المَوْتِ. وَحْدَةِ رَبْطُ البَياناتِ تُسْتَخْدَم عَتَبَةِ \(\text{IoU}_{\text{min}}=0.01\) لِلمَرْكَبات، وَيَتِمّ تَعْيِينِ \(\text{Dist}_{\text{max}}\) إِلَى 10. يُمْكِن العُثُورِ عَلَى المَزِيدِ مِن التَفاصِيلِ فِي (DBLP:conf/iros/WengWHK20).
تَنَبُّؤ الحَرَكَةِ. نَسْتَخْدِم 6 طَبَقاتِ مِشْفَره لترميز السِياقِ بِبُعْد مِيزَةً مَخْفِيّه يَبْلُغ 256. يَسْتَخْدِم المُفَكَّك 6 طَبَقاتِ وَ 64 زَوْج اِسْتِعْلام حَرَكَةِ، يَتِمّ تَحْدِيدِها بِواسِطَةِ تَجْمِيعِ \(k\)-means عَلَى مَجْمُوعَةِ التَدْرِيبِ. نَقُوم بِالتَدْرِيب المُسْبَقِ لَنَمُوذَج التَنَبُّؤ بِاِسْتِخْدامِ مُحْسِن AdamW (loshchilov2018decoupled) بِمُعَدَّلِ تَعْلَم يَبْلُغ \(1\times 10^{-4}\) وَحَجْمُ دَفْعَةً يَبْلُغ 80 عَلَى مَدَى 30 فَتْرَةٍ. يُمْكِن العُثُورِ عَلَى المَزِيدِ مِن التَفاصِيلِ فِي (shi2023motion).
تَجْمِيعِ التَنَبُّؤات. نَسْتَخْدِم ثَلاثِ شَبَكاتِ MLP لترميز مُعَلِّمات GMM وَمِيزات الخَرِيطَةِ وَمِيزات BEV عَلَى التَوالِي. ثُمَّ يَتِمّ اِسْتِخْدامِ مِشْفَر تَحْوِيلَيَّ ب 8 رُؤُوسِ وَ 5 طَبَقاتِ لِتَجْمِيعِ المِيزاتِ، يَلِيه شَبَكَتانِ MLP لِفَكِّ تشفير النواتج إِلَى المَسارُ النِهائِيِّ لِ GMM وَالدَرَجات، وَالَّتِي تَتْبَع نَفْسِ التَنْسِيقِ كَمُخْرِجات وَحْدَةِ التَنَبُّؤ. نَقُوم بِتَدْرِيبِ وَحْدَةِ التَجْمِيع بِمُعَدَّلِ تَعْلَم يَبْلُغ \(1\times 10^{-4}\) وَنَقُوم بِتَنْقِيح وَحْدَةِ التَنَبُّؤ بِمُعَدَّلِ تَعْلَم مُخَفَّض يَبْلُغ \(1\times 10^{-6}\). مُعَدَّلاتِ التَعَلُّمِ تَتَناقَص بِنَفْسِ الطَرِيقَةِ كَما فِي نَمُوذَجَ التَنَبُّؤ. نَقُوم بِتَدْرِيبِ النَمُوذَجِ لِمُدَّةِ 30 فَتْرَةٍ بِحَجْمِ دَفْعَةً يَبْلُغ 8.
الكَشْفِ التَعاوُنِيّ عَن الأَجْسام. [det] فِي الجَدْوَلُ [tab:opv2vlidar]، نُوَضِّح تَأْثِيراتِ التَعاوُنِ بَيِّنَ المَرْكَباتِ المُتَعَدِّدَةِ، تَأْخِيرٍ الاِتِّصالِ، وَنِسْبَةُ ضَغْطِ مِيزاتِ الرُؤْيَةِ العَلَوِيَّة عَلَى أَداءِ الكَشْفِ عَن الأَجْسام. تُظْهِر المُقارَناتِ بَيِّنَ عَدَمِ التَعاوُنِ وَالإِعْدادات الأُخْرَى التَحْسِين الَّذِي تُحَقِّقه اِتِّصالاتٍ المَرْكَباتِ المُتَّصِلَةِ بِالشَبَكَةِ. لَمُحاكاة القُيُودِ الواقِعِيَّةِ، نُقَدِّم تَأْخِيرٍ اِتِّصالٍ يَبْلُغ \(\SI{100}{ms}\)، وَهُوَ أَقْصَرُ بِكَثِيرٍ مِن أَوْقاتِ رَدٍّ الفِعْلِ النَمُوذَجِيَّةِ لِلبَشَر تُجاهَ المُؤَثِّراتِ البَصَرِيَّةِ، وَلٰكِنَّهُ واقِعِيٌّ ضِمْنَ قُدْراتٍ الاِتِّصالِ اللاسِلْكِيّ الحالِيَّةِ. نُلاحِظ أَنَّ الأَداءِ يَنْخَفِض قَلِيلاً عِنْدَ عَتَبَةِ IOU تَبْلُغ 0.7 وَيَظَلّ مُماثِلا فِي الإِعْدادات الأُخْرَى، وَالَّذِي يُمْكِن أَنَّ يُعْزَى إِلَى عَدَمِ التَزامُن الزَمَنِيِّ لِلبَيانات المُشْتَرَكَةِ. بِالإِضافَةِ إِلَى ذٰلِكَ، فَإِنَّ نِسْبَةَ الضَغْطِ 256 تُؤَدِّي فَقَط إِلَى تَدَهْوُرِ طَفِيفٍ فِي أَداءِ النِظامِ وَلٰكِنَّها تُقَلِّل بِشَكْلٍ كَبِيرٍ مِن مُتَطَلَّباتِ النِطاقِ التَرَدُّدِيِّ، مِمّا يُظْهِر الكَفاءَة فِي نَقْلِ البَياناتِ عِنْدَ مُشارَكَةِ مِيزاتِ الرُؤْيَةِ العَلَوِيَّة مِن مُرَكَّبَةٌ مُتَّصِله بِالشَبَكَةِ إِلَى أُخْرَى. اِسْتِناداً إِلَى هٰذِهِ النَتائِجِ، نَعْتَمِد نِسْبَةَ ضَغْطِ تَبْلُغ 256x لَمِيزات الرُؤْيَةِ العَلَوِيَّة وَنَسْتَوْعِب تَأْخِيرٍ اِتِّصالٍ يَبْلُغ \(\SI{100}{ms}\) بَيِّنَ المَرْكَباتِ المُتَّصِلَةِ بِالشَبَكَةِ، مِمّا يُوازِن بَيِّنَ أَداءِ النَمُوذَجِ وَقُيُودٍ الأَجْهِزَةِ (أَيّ النِطاقِ التَرَدُّدِيِّ، التَأْخِيرِ).
التَتَبُّع. نَعْرِض تَحْسِينِ أَداءِ التَتَبُّع الَّذِي يُمْكِن بِواسِطَةِ التَعاوُنِ بَيِّنَ المَرْكَباتِ المُتَعَدِّدَةِ فِي الجَدْوَلُ [tab:tracker]. تَمَكَّنَ الاِتِّصالِ مِن مُرَكَّبَةٌ إِلَى مُرَكَّبَةٌ دَمْجِ المَعْلُوماتِ عَبْرَ المَرْكَباتِ المُتَّصِلَةِ بِالشَبَكَةِ المُخْتَلِفَةِ، مِمّا يَزِيد بِشَكْلٍ كَبِيرٍ مِن عَدَدٍ الكَشْفِ الصَحِيحِ لِلأَجْسام وَيَقْلِل مِن حالاتِ الكَشْفِ الخاطِئِ وَالسَلْبِيّاتِ الكاذِبَة (أَيّ الأَجْسام المَفْقُودَةَ). التَحَسُّنِ فِي الكَشْفِ عَن الأَجْسام هُوَ سَبَبُ رَئِيسِيٍّ لِتَحْسِينِ أَداءِ نِظامِ التَتَبُّع. عِلاوَةً عَلَى ذٰلِكَ، عَلَى الرَغْمِ مِن ضَغْطِ مِيزاتِ الرُؤْيَةِ العَلَوِيَّة بِشَكْلٍ كَبِيرٍ، لا نُلاحِظ أَيّ تَأْثِيرِ سَلْبِيٌّ عَلَى أَداءِ التَتَبُّع، مِمّا يَعْنِي أَنَّ التَتَبُّع يَظَلّ قَوِيّاً حَتَّى تَحْتَ ضَغْطِ المِيزاتِ الكَبِيرِ.
التَنَبُّؤ التَعاوُنِيّ بِالحَرَكَةِ. نُقَدِّم سِلْسِلَةٍ مِن الدِراساتِ الكَمِّيَّةِ وَالتَحْلِيلِيَّة حَوْلَ التَنَبُّؤ التَعاوُنِيّ بِالحَرَكَةِ. تُظْهِر النَتائِجِ التَفْصِيلِيَّةِ فِي الجَدْوَلُ [tab:motion_prediction]. إِعْدادِ الإِدْراك التَعاوُنِيّ فَقَط لا يَشْمَل وَحْدَةِ تَجْمِيعِ التَنَبُّؤات لَدَينا، وَالمَرْكَبات المُتَّصِلَةِ بِالشَبَكَةِ تُشارِك فَقَط مِيزاتِ الرُؤْيَةِ العَلَوِيَّة المَضْغُوطَة فِي مَرْحَلَةِ الإِدْراك. يُظْهِر الجَدْوَلُ [tab:motion_prediction] أَنَّ الإِدْراك التَعاوُنِيّ يُعَزِّز أَداءِ التَنَبُّؤ بِفارِقِ كَبِيرٍ وَيُصْبِح التَحَسُّنِ أَكْبَرَ مَعَ زِيادَةِ أُفُقٍ التَنَبُّؤ. فِي 5 ثَوانٍ، حَقَّقَ نَمُوذَجنا تَقْلِيصا بِنِسْبَةِ 12.3%/17.2% فِي minADE\(_6\) مُقارَنَةً بِإِعْدادات الإِدْراك التَعاوُنِيّ فَقَط وَعَدَمِ التَعاوُنِ، عَلَى التَوالِي. السَبَبِ هُوَ أَنَّ الإِدْراك التَعاوُنِيّ يُحَسِّن دِقَّةٍ الكَشْفِ وَبِالتالِي جُودَة المَساراتِ التارِيخِيَّةِ الَّتِي يَسْتَخْدِمها وَحْدَةِ التَنَبُّؤ. عِلاوَةً عَلَى ذٰلِكَ، تَسْمَح وَحْدَةِ تَجْمِيعِ التَنَبُّؤات لِلمَرْكَبات المُتَّصِلَةِ بِالشَبَكَةِ بِاِسْتِغْلالِ التَنَبُّؤات مِن الآخَرِينَ لِتَعْوِيضِ تَنَبُّؤاتهم جَماعِيّاً فِي المَواقِفِ الصَعْبَةِ وَالغامِضَة.
نُقَدِّم تَصَوُّرات لَمَسارات المَرْكَباتِ المُتَوَقَّعَةِ فِي سيناريوهين مُخْتَلِفِينَ لِتَوْضِيحِ فَعّالِيَّةِ التَنَبُّؤ التَعاوُنِيّ. يُظْهِر السِينارِيو الأَوَّلِ الَّذِي يَشْمَل مَرْكَبَتَيْنِ ذاتِيَّتَيَّ التَحَكُّمِ أَنَّ التَنَبُّؤ التَعاوُنِيّ يُقَلِّل بِشَكْلٍ كَبِيرٍ مِن عَدَدٍ المَرْكَباتِ غَيْرِ ذاتِيَّةٍ التَحَكُّمِ الَّتِي يَتِمّ تَجاهُلُها، مِمّا يَبْرُز القُدْرَةِ المُعَزِّزَة عَلَى الاِسْتِشْعارِ الَّتِي تُوَفِّرها التَعاوُنات، مِمّا يَسْمَح لِكُلِّ مُرَكَّبَةٌ ذاتِيَّةٍ التَحَكُّمِ بِتَوْسِيعِ نِطاقِ إِدْراكها وَاِكْتِشافِ المَرْكَباتِ الَّتِي قَد تُغْفِل فِي غَيْرِ ذٰلِكَ. يُعَرِّض السِينارِيو الثانِي تَحَسُّنِ دِقَّةٍ التَنَبُّؤ التَعاوُنِيّ. فِي هٰذِهِ الحالَةِ، تَتَماشَى المَساراتِ المُتَوَقَّعَةِ بِواسِطَةِ التَنَبُّؤ التَعاوُنِيّ بِشَكْلٍ أُوثَق مَعَ الحَقِيقَةِ الفِعْلِيَّةِ بِفَضْلِ تَبادُلِ المَعْلُوماتِ بَيِّنَ المَرْكَباتِ ذاتِيَّةٍ التَحَكُّمِ.
فِي هٰذِهِ الوَرَقَةَ، نُقَدِّم إِطارِ عَمَلٍ تَنَبُّؤِي تَعاوُنِي لِلحَرَكَةِ هُوَ الأَوَّلِ مِن نَوْعِهِ وَالَّذِي يُعَزِّز القُدْراتِ التَعاوُنِيَّة لِلمَرْكَبات المُتَّصِلَةِ وَالآلِيَّة، مُعالِجا الحاجَةِ الحاسِمَةِ لِاِتِّخاذِ قَراراتِ آمِنَةٍ وَمَتِينَةٌ فِي البِيئات الدِينامِيكِيَّة. مِن خِلالَ دَمْجِ الإِدْراك التَعاوُنِيّ مَعَ التَنَبُّؤ بِالمَسار، تُمَثِّل أَعْمالنا جُهْداً رائِداً فِي مَجالِ المَرْكَباتِ المُتَّصِلَةِ وَالآلِيَّة، مِمّا يُمْكِن المَرْكَباتِ المُتَّصِلَةِ وَالآلِيَّة مِن مُشارَكَةِ وَدَمْج البَياناتِ مِن سَحْبِ نِقاطٍ LiDAR لِتَحْسِينِ كَشَفَ الأَجْسام وَتَتْبَعها وَالتَنَبُّؤ بِحَرَكَتها. عَلَى وَجْهِ التَحْدِيدِ، تَشْمَل مُساهَماتنا أُنْبُوبٍ تَنَبُّؤ تَعاوُنِي مُقاوِمٌ لِلتَأْخِير، تَحْلِيلِ لِعَرْضِ النِطاقِ التَرَدُّدِيِّ لِلاِتِّصالاتِ، وَآلِيَّةِ تَجْمِيعِ تَعاوُنِيَّةِ لِلتَنَبُّؤ بِالحَرَكَةِ، وَالَّتِي تُعَزِّز أَداءِ المَرْكَباتِ المُتَّصِلَةِ وَالآلِيَّة وَتَضَع مِعْياراً لِلأَبْحاثِ المُسْتَقْبَلِيَّةِ. لا يُوَفِّر أُنْبُوبنا نَهْجاً شامِلاً مِن البِدايَةِ إِلَى النِهايَةِ بِسَبَبِ عَدَمِ قابِلِيَّةِ المُتَتَبِّعَ لِلتَفاضُل. سَتُرَكِّز الأَعْمالِ المُسْتَقْبَلِيَّةِ عَلَى تَطْوِيرِ أُنْبُوبٍ قابِلٌ لِلتَفاضُل بِالكامِلِ مَعَ هَياكِلِ أَكْثَرَ تَقَدُّماً لِنِظامِ تَعاوُنِي سَلِسٍ. سَنَقُوم أَيْضاً بِالتَحْقِيقِ فِي دَمْجِ مُتَعَدِّدِ الوَسائِط للمستشعرات مَعَ المَرْكَباتِ المُتَّصِلَةِ وَالآلِيَّة المُتَبايِنَة لِتَحْسِينِ المُرُونَةِ.