协同感知技术现状 - 协同感知(Collaborative Perception)是解决独立智能系统局限性的新兴方案，但在非理想无线通信场景下面临高可靠性和低延迟传输的挑战 [3] - 当前C-V2X系统在10米距离最大数据速率约10Mbps，100米降至5Mbps，无法满足特征级和原始数据级协同算法的带宽需求 [3] - 多智能体系统中感知特征分布相似，关键差异来自几何位置和前景物体语义信息 [3] DiffCP技术突破 - 首次采用条件扩散模型捕获几何相关性和语义差异性，实现超低通信成本的特征级协同 [4] - 通过整合几何和语义条件，通信成本降低14.5倍，同时保持最先进算法性能 [4] - 可在单个通信步骤内重建协同智能体的BEV特征，成为基于BEV协同感知算法的通用范式 [5] 技术实现细节 - 使用预训练BEV感知算法提取特征，将扩散时间步/空间位置/语义向量作为条件嵌入 [5] - 几何先验信息引导扩散过程，六元素组成传感器几何位置状态 [9] - 语义提取器(SE)生成独特语义向量，通过可调向量长度实现通信量控制 [9] 性能优化方案 - 针对高精度3D检测任务，采用Top-K方法传输特征值最大元素增强重建精度 [11] - 实验显示在向量长度减少32倍时，准确性仅损失30% [18] - 通过DDIM加速去噪，评估指标为协同者与本车BEV特征的均方误差(MSE) [15] 实验数据对比 - 在3D目标检测任务中，DiffCP数据速率从745Mbps降至87.8Kbps，压缩倍数达8,700倍 [20] - AP@IoU=0.7指标显示：无协同58.22，传统特征级协同83.31，DiffCP+Top-25达78.75 [19] - 采样步数从2步增至9步时，计算时间从53ms升至185ms，需平衡迭代步数 [16][18] 行业应用价值 - 实现与SOTA算法相当精度，同时支持可变语义向量长度的自适应速率机制 [20] - 在超低带宽场景(如2.5Kbps)仍保持稳健性能，适合严苛通信条件部署 [16][20] - 推动网联智能系统在现有无线通信基础设施上的商业化落地 [22]