Совместное восприятие: новый подход к масштабируемости и эффективности

Автор: Денис Аветисян

Исследователи предлагают инновационную систему HeatV2X для организации взаимодействия разнородных агентов и повышения точности восприятия окружающей среды.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

В рамках HeatV2X реализован поэтапный подход к обучению агентов совместной деятельности: сначала формируется общая базовая модель посредством полнопараметрической тренировки, затем большая часть весов замораживается, а быстрая адаптация осуществляется с использованием Hetero-Aware Adapters (HA Adapter), после чего взаимодействие между агентами организуется на основе Multi-Cognitive Adapter (MC Adapter) для обеспечения совместного восприятия.

HeatV2X использует параметрически эффективную настройку и адаптеры для согласования признаков и снижения вычислительных затрат в системах V2X.

В задачах совместного восприятия в системах V2X, увеличение числа участников неизбежно приводит к проблемам гетерогенности данных и масштабируемости обучения. В данной работе, ‘HeatV2X: Scalable Heterogeneous Collaborative Perception via Efficient Alignment and Interaction’, предложен фреймворк, решающий эти проблемы посредством эффективной адаптации гетерогенных агентов. Ключевым нововведением является использование специализированных адаптеров для выравнивания признаков и улучшения взаимодействия между агентами, что позволяет достичь высокой производительности при минимальных затратах на обучение. Возможно ли дальнейшее снижение вычислительных издержек и повышение надежности подобных систем в реальных условиях эксплуатации?

За пределами индивидуального восприятия: Необходимость коллективного разума

Традиционные методы обнаружения объектов, такие как PointPillars, LSS и SECOND, базируются на восприятии информации одним агентом, что существенно ограничивает их надежность в сложных ситуациях. Эти алгоритмы анализируют данные, поступающие от одного сенсора, и, следовательно, уязвимы к различным факторам, снижающим точность распознавания. Например, полная или частичная окклюзия объекта другим транспортным средством или препятствием, неблагоприятные погодные условия, ограничивающие видимость, или же несовершенство самого сенсора могут привести к ложным срабатываниям или пропуску цели. В результате, полагаясь исключительно на данные одного источника, системы автоматизированного управления оказываются недостаточно устойчивыми к непредсказуемости реального мира, что создает риски для безопасности и эффективности работы.

Существующие методы обнаружения объектов, такие как PointPillars, LSS и SECOND, часто сталкиваются с трудностями в сложных условиях реального мира. Перекрытие объектов, ограничения сенсоров и постоянно меняющаяся обстановка приводят к снижению точности и надежности их работы. В связи с этим, возникает необходимость в переходе к совместному сенсорингу – подходу, при котором информация от нескольких сенсоров и агентов объединяется для создания более полной и устойчивой картины окружения. Такой подход позволяет преодолеть ограничения отдельных сенсоров, повысить устойчивость к помехам и обеспечить более надежное обнаружение объектов даже в сложных и динамичных условиях. Эффективное объединение данных от различных источников открывает новые возможности для повышения безопасности и эффективности автоматизированных систем, особенно в критически важных приложениях, таких как автономное вождение и робототехника.

По мере роста зависимости от автоматизированных систем, таких как беспилотные автомобили и промышленные роботы, становится очевидной необходимость перехода от принципа индивидуального восприятия к совместному. Одиночное восприятие, основанное на данных одного сенсора или агента, неизбежно сталкивается с ограничениями, особенно в сложных и динамичных реальных условиях. Надежность и безопасность этих систем напрямую зависят от способности компенсировать недостатки отдельных сенсоров и получать более полную и точную картину окружающей среды. Совместное восприятие, объединяющее данные из различных источников, позволяет значительно повысить устойчивость к помехам, окклюзиям и непредсказуемым изменениям обстановки, что является критически важным для обеспечения безопасной и эффективной работы автоматизированных систем в различных сферах применения.

Сравнительный анализ предложенного метода гетерогенного совместного восприятия на наборе данных OPV2V-H демонстрирует его превосходство в эффективности и производительности восприятия по сравнению с другими подходами, особенно при увеличении числа агентов и включении времени предварительного обучения.

HeatV2X: Архитектура для коллективного интеллекта

HeatV2X представляет собой масштабируемую структуру совместного восприятия, предназначенную для организации многостороннего взаимодействия между разнородными агентами. Эта структура позволяет объединить возможности различных устройств и программных средств для создания единой системы восприятия окружающей среды. Она обеспечивает возможность обмена данными и координации действий между агентами, независимо от их технических характеристик или архитектуры. Масштабируемость достигается за счет модульной конструкции и возможности динамического добавления или удаления агентов из системы, что обеспечивает гибкость и адаптивность к изменяющимся условиям эксплуатации.

В основе HeatV2X лежит использование параметрически-эффективной тонкой настройки (Parameter-Efficient Fine-Tuning), позволяющей агентам быстро адаптироваться и интегрироваться в общее перцептивное пространство. Этот подход минимизирует объем передаваемых данных, поскольку требует обучения лишь небольшого числа параметров модели, в отличие от полной перенастройки. В результате снижается коммуникационная нагрузка между агентами и ускоряется процесс обмена информацией о воспринимаемой среде, что критически важно для работы в реальном времени и в условиях ограниченной пропускной способности каналов связи.

В рамках HeatV2X реализовано преодоление ограничений, связанных с изолированным восприятием, посредством объединения данных из различных источников. Результаты тестирования на наборе данных OPV2V-H демонстрируют повышение средней точности (Average Precision, AP) на 3% при пороге IoU 0.5. Данный подход позволяет добиться более полного и детализированного понимания окружающей обстановки за счет агрегации информации, полученной от нескольких агентов, что способствует повышению надежности и точности системы восприятия.

Результаты показывают, что разработанная стратегия LHFT превосходит производительность HEAL, используя при этом меньше обучаемых параметров.

Навигация в гетерогенности: Агенты, модальности и модели

В системах совместного восприятия, основанных на взаимодействии нескольких агентов, неизбежно возникает неоднородность. Эта неоднородность проявляется в различиях как в способах получения входных данных (модальностях), так и в архитектуре используемых моделей. Агенты могут использовать различные сенсоры, например, LiDAR, камеры или радары, каждый из которых предоставляет данные в собственном формате и с разной степенью детализации. Кроме того, каждый агент может применять различные алгоритмы обработки данных и представления информации об окружающей среде, что требует эффективных механизмов интеграции и синхронизации для достижения согласованного и надежного восприятия.

Система обеспечивает эффективное управление гетерогенностью модальностей и моделей, позволяя интегрировать разнообразные сенсорные данные и алгоритмы восприятия. Это достигается за счет унифицированного интерфейса обработки данных, который абстрагирует специфические особенности каждой модальности (например, LiDAR, камеры) и модели восприятия. Каждый агент может предоставлять данные в своем собственном формате и использовать собственную архитектуру модели, при этом система автоматически адаптирует и объединяет эти данные для создания целостной картины окружающего пространства. Поддерживается динамическое добавление и удаление агентов с различными модальностями и моделями без необходимости переобучения всей системы, что обеспечивает масштабируемость и гибкость.

Техники обратной адаптации (Backward Alignment) играют ключевую роль в эффективной интеграции новых агентов в совместную систему восприятия. Данный подход позволяет добиться стабильной и достоверной работы системы, ограничивая количество обучаемых параметров менее чем 1 миллионом ($< 10^6$). Это достигается за счет оптимизации процесса обучения новых агентов относительно уже существующих, что существенно снижает вычислительные затраты и обеспечивает согласованность восприятия в гетерогенной среде, состоящей из агентов с различными модальностями и архитектурами моделей.

На изображении представлена структура адаптеров: стандартного адаптера с учетом гетерогенности (a) и адаптера MC (b).

Валидация и производительность на реальных данных

Оценка предложенной совместной системы восприятия проводилась на двух широко используемых наборах данных: OPV2V-H и DAIR-V2X. Результаты экспериментов продемонстрировали превосходство разработанного подхода над существующими методами. Набор данных OPV2V-H, характеризующийся высокой сложностью сцен и разнообразием условий освещения, позволил оценить надежность системы в сложных ситуациях. В свою очередь, DAIR-V2X, представляющий собой крупномасштабный набор данных для автономного вождения, подтвердил масштабируемость и эффективность предложенного фреймворка в реальных сценариях. Полученные данные свидетельствуют о том, что предложенная система обеспечивает более точное и стабильное восприятие окружающей среды, что является ключевым фактором для безопасной и эффективной работы автономных транспортных средств.

В рамках повышения точности и устойчивости систем обнаружения и классификации объектов, применяются специализированные функции потерь, такие как Smooth L1 Loss и Focal Loss. Smooth L1 Loss, в отличие от традиционной L1 или L2 Loss, обеспечивает более плавный переход вблизи нуля, что способствует более стабильному обучению и снижению влияния выбросов. Focal Loss, в свою очередь, фокусируется на сложных для классификации объектах, уменьшая вклад легко классифицируемых примеров в общую функцию потерь. Это позволяет модели более эффективно обучаться на редких или зашумленных данных, значительно повышая общую надежность и точность системы распознавания объектов в различных условиях эксплуатации.

Предложенная система совместного восприятия демонстрирует превосходство над существующими передовыми методами на наборе данных DAIR-V2X, достигая более высоких значений $Average Precision$ (AP) как на уровне 0.5, так и 0.7. Этот показатель свидетельствует о повышенной точности в обнаружении и классификации объектов. Более того, в ходе тестирования зафиксировано существенное снижение количества ошибок восприятия, что напрямую влияет на общую надежность системы. Достигнутое улучшение не только повышает безопасность и эффективность работы, но и открывает возможности для применения в сложных и критически важных сценариях, где безошибочное распознавание объектов является ключевым фактором.

Сравнение устойчивости системы к ошибкам в определении позы и задержкам во времени показывает её способность сохранять функциональность в условиях неопределенности.

Очередная статья о масштабируемости и коллаборативной перцепции. HeatV2X, конечно, звучит впечатляюще, особенно с учётом адаптации гетерогенных агентов. Но вся эта история с эффективной настройкой и адаптерными модулями – лишь попытка примирить теорию с суровой реальностью. Как говорил Эндрю Ын: «Мы должны стремиться к созданию систем, которые можно легко адаптировать и масштабировать, но всегда помнить, что идеального решения не существует». Удивительно, как быстро новые архитектуры обрастают техдолгом, ведь в конечном итоге, даже самые изящные схемы столкнутся с ограничениями вычислительных ресурсов и сложностью реальных сценариев V2X-коммуникаций. Всё это уже было, просто под другим названием.

Куда же дальше?

Представленная работа, как и многие другие, решает одну проблему, одновременно создавая две новых. Эффективная адаптация гетерогенных агентов – это, безусловно, шаг вперёд, но вопрос масштабируемости в реальных условиях – это не просто увеличение числа участников. Это – неконтролируемый хаос помех, непредсказуемость поведения, и, самое главное, нежелание кого-либо из этих агентов сотрудничать. Адаптеры – это хорошо, но кто-то должен оплачивать счета за их обслуживание, и не факт, что все будут готовы делиться данными, если это пойдёт вразрез с их собственными интересами.

В конечном итоге, HeatV2X – это ещё один кирпичик в стене, которую мы строим, надеясь отгородиться от реальности. Мы не решаем проблему восприятия – мы просто усложняем её, добавляя ещё один уровень абстракции. Багтрекер неизбежно заполнится новыми ошибками, и однажды станет ясно, что мы не «разворачиваем» решения – мы их просто «отпускаем» в дикий мир, где они обречены на провал или, в лучшем случае, на временное облегчение боли.

Будущие исследования, вероятно, будут сосредоточены на вопросах доверия и безопасности. Но не стоит обольщаться. В конечном итоге, «умные» системы всегда находят способ превзойти своих создателей в изобретательности поиска уязвимостей. И тогда станет ясно, что «DevOps-культура» – это лишь иллюзия, а на самом деле у нас культ DevOops.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.10211.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-17 03:28