Revue scientifique — Yazgan et al. (2024)

🧠 Perception collaborative V2X : vers une mobilité autonome coopérative

Auteurs : Yazgan et al. (2024) — Publication dans IEEE Transactions on Intelligent Vehicles

🧠 Résumé de l’étude

Cet article propose une revue exhaustive de la perception collaborative entre véhicules et infrastructures, aussi appelée V2X Collaborative Perception. L’objectif est de dépasser les limites de la perception embarquée en permettant aux véhicules d’échanger des informations visuelles et inertielle via des réseaux 5G ou DSRC.

L’étude décrit les architectures coopératives les plus prometteuses (centrées véhicule, centrées infrastructure, fusion hybride), les protocoles de communication (CV2X, 802.11p) et les principaux défis :
latence, synchronisation temporelle, redondance d’informations, cybersécurité.

🎯 Intérêt pour RoadSimulator3

• 📡 Permet d’étendre RoadSimulator3 vers des cas d’usage de perception coopérative (ex. détection conjointe d’obstacles dans des zones non visibles directement).
• 🧭 Possibilité de simuler des scènes partagées entre véhicules et de tester la fusion collaborative des données IMU / GNSS.
• 🧪 Utile pour la validation d’algorithmes de fusion inter-véhicules, en combinant les traces inertielle multi-agents.

⚠️ Limites de l’étude

• 📉 Peu d’exemples de simulateurs capables de produire des traces multi-véhicules synchronisées.
• ⚙️ Les aspects inertiels (acc_x, gyro) sont mentionnés mais peu explorés comparés à la perception caméra/LiDAR.

🔗 Intégration avec RoadSimulator3

RoadSimulator3 pourrait être étendu pour générer plusieurs trajectoires simultanées, chacune avec son signal inertiel, et des événements synchronisés (ex. freinage collectif, virage groupé). Cela rend possible une simulation V2X légère orientée capteurs embarqués, sans nécessiter de rendu visuel 3D lourd.

📥 Liens utiles

• 📄 Lien vers l’article original (IEEE Xplore)
• 📚 Clé BibTeX : @yazganCollaborativePerception2024

📊 Citation suggérée

@article{yazganCollaborativePerception2024,
  author    = {Yazgan, Gorkem and Sarker, Mohammad and Islam, Rashedul and Chowdhury, Mashrur},
  title     = {Collaborative Perception for Connected Autonomous Vehicles: A Survey},
  journal   = {IEEE Transactions on Intelligent Vehicles},
  year      = {2024},
  volume    = {9},
  number    = {3},
  pages     = {761--781},
  doi       = {10.1109/TIV.2024.3341282}
}