Robust Collaborative Perception without External Localization and Clock Devices

多个代理之间的一致的时空协调是协作感知的基础，旨在通过代理之间的信息交换来提高感知能力。为了实现这种时空对齐，传统方法依赖外部设备提供定位和时钟信号。然而，硬件生成的信号可能容易受到噪声和潜在的恶意攻击的影响，从而危及时空对齐的精度。本文提出了一种新的方法：通过识别各个代理的感知数据中固有的几何模式来进行对齐。基于这种思想，我们提出了一个强大的协作感知系统，可以独立于外部定位和时钟设备运行。我们系统的关键模块——FreeAlign，基于代理检测到的边界框构建一个显著的对象图，并使用图神经网络识别代理之间的公共子图，从而实现准确的相对姿态和时间。我们在真实世界和模拟数据集上验证了FreeAlign。结果表明，FreeAlign赋能的强大协作感知系统的性能与依赖于精确定位和时钟设备的系统相当。

如何实现多个智能体之间的时空协调和信息交流，以提高协作感知的能力？

提出一种新的方法，通过识别各个智能体感知数据中的几何模式来实现时空对齐，从而构建一个独立于外部定位和时钟设备的鲁棒协作感知系统。

论文提出的核心模块FreeAlign通过构建每个智能体的显著物体图来识别智能体之间的共同子图，从而实现准确的相对姿态和时间。实验表明，这个系统的表现与依赖于精确定位和时钟设备的系统相当。

当前的相关研究主要依赖于外部硬件设备，而本文提出的方法可以独立于这些设备进行时空对齐，从而具有更好的鲁棒性和可靠性。