Cooperative perception (CP) is a key technology to facilitate consistent and accurate situational awareness for connected and autonomous vehicles (CAVs). To tackle the network resource inefficiency issue in traditional broadcast-based CP, unicast-based CP has been proposed to associate CAV pairs for cooperative perception via vehicle-to-vehicle transmission. In this paper, we investigate unicast-based CP among CAV pairs. With the consideration of dynamic perception workloads and channel conditions due to vehicle mobility and dynamic radio resource availability, we propose an adaptive cooperative perception scheme for CAV pairs in a mixed-traffic autonomous driving scenario with both CAVs and human-driven vehicles. We aim to determine when to switch between cooperative perception and stand-alone perception for each CAV pair, and allocate communication and computing resources to cooperative CAV pairs for maximizing the computing efficiency gain under perception task delay requirements. A model-assisted multi-agent reinforcement learning (MARL) solution is developed, which integrates MARL for an adaptive CAV cooperation decision and an optimization model for communication and computing resource allocation. Simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed scheme in achieving high computing efficiency gain, as compared with benchmark schemes.


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会议涵盖了从理论结果到具体应用的各个方面,重点讨论了实际的验证工具以及实现这些工具所需的算法和技术。CAV认为,在向生物系统和计算机安全等新领域扩展的同时,继续推动硬件和软件验证的进步至关重要。会议记录将发表在《计算机科学》系列的斯普林格-维拉格讲稿中。预计将邀请一些论文参加《系统设计中的形式化方法》专刊和《ACM杂志》。官网链接:http://i-cav.org/2019/
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