Project 11 · Ongoing Research · Graduation Project
V2I Cooperative End-to-End Driving
Research Question
Can V2I pedestrian position and distance information enable an earlier safety response than ego-camera-only end-to-end driving?
Problem Scenario
가려진 어린이의 갑작스러운 진입
- 주·정차 차량 때문에 어린이가 ego camera에 보이지 않지만, infrastructure camera에서는 해당 어린이를 먼저 관측할 수 있는 상황을 다룬다.
- 어린이가 차량과 가까운 위치에서 도로로 진입할수록 ego-camera-only E2E의 대응 시간이 줄어드는 조건을 평가한다.
- 같은 조건에서 V2I-assisted E2E가 얼마나 더 이르게 감속·정지할 수 있는지 비교할 계획이다.
Hypothesis
가려진 보행자의 위치·거리가 더 이른 대응을 가능하게 하는가
- ego camera에서 아직 보이지 않는 보행자의 위치·거리 정보를 infrastructure camera가 먼저 제공하면, V2I-assisted E2E가 ego-camera-only E2E보다 더 이른 감속 또는 정지 판단을 할 수 있을 것이라는 가설을 세웠다.
Camera-based V2I Information
인프라 카메라가 생성한 위치·거리 정보를 E2E 입력으로 사용
- 실제 도로 인프라로의 확장 가능성을 고려해 infrastructure camera를 사용한다.
- infrastructure camera가 사각지대의 pedestrian을 검출하고 위치를 추정한 뒤, 차량 기준의 상대 위치·거리 정보로 변환한다.
- raw infrastructure image 자체를 차량에 전달하지 않고, 변환한 pedestrian position/distance information을 V2I로 전달한다.
- 차량에서는 ego camera image와 V2I pedestrian information을 함께 End-to-End driving model의 입력으로 사용한다.
Baseline vs Proposed
같은 시나리오에서 두 정책 비교
- Baseline: Ego-camera-only End-to-End Driving
- Proposed: Ego camera + V2I pedestrian position/distance information
Evaluation Plan
안전 지표 중심의 비교 계획
- 어린이가 사각지대에서 등장하는 위치와 차량과의 거리를 변화시킨다.
- 동일한 조건에서 Ego-camera-only E2E와 V2I-assisted E2E를 비교한다.
- collision 여부 또는 collision rate, minimum distance와 감속·제동 시점을 이용해 안전 대응을 정량적으로 평가할 계획이다.
Current Progress
현재 단계
- 가려진 어린이 진입 시나리오와 Ego-camera-only / V2I-assisted E2E 비교 구조를 정의했다.
- Infrastructure sensor는 camera로 방향을 정했으며, 인프라 카메라에서 보행자의 위치를 추정해 차량 기준의 상대 위치·거리 정보로 변환하고 차량의 E2E 입력으로 사용하는 시스템 구조를 설계하고 있다.
- 이후 모델 학습과 정량 비교 실험을 진행할 예정이다.
- 기본 V2I 효과를 확인한 뒤 통신 지연, 패킷 손실과 연결 끊김 조건으로 확장할 예정이다.