🎉 東京大学 Tsukada Lab（TLab） と、Autonomous & Intelligent Systems Lab（AISL） との共同チームが、CVPR 2025 における V2X-Sec MEIS Challenge（Track 1: Temporal Perception） にて、Exceptional Merit Award を受賞し、 29チームのうち、私たちの手法はリーダーボードで第3位を獲得しました！

🧠 このチャレンジは、CVPR 2025 ワークショップ
「Multi-Agent Embodied Intelligent Systems Meet Generative-AI Era: Opportunities, Challenges and Futures」
の一環として開催されました。
🔗 ワークショップ公式サイト
📊 リーダーボード

🔍 チャレンジ概要：
自動運転技術の急速な進展に伴い、Vehicle-to-Everything（V2X）は、安全性と効率性の向上に欠かせない要素となっています。V2Xにより、自己車両は周囲のインフラや他の車両とリアルタイムで情報を共有でき、視界外の認識が可能となり、車載センサーの限界を補完します。

このチャレンジでは、自己車両とインフラのセンサーデータを統合し、通信帯域の制約下でも実用的かつ効率的な協調型自動運転を実現することが目指されました。タスクは、複数視点のセンサーデータを融合し、頑健な走行計画を生成することを目的とした、プランニング中心の最適化問題として設定されています。

🚘 Track 1: Cooperative Temporal Perception では、検出とマルチオブジェクトトラッキングの性能向上がテーマです。オープンソースの UniV2X フレームワーク 上で、自己車両およびインフラからのマルチビューセンサーデータを用い、正確な協調認識とトラッキングを行うことがタ０－ゲットです。

• 入力データ： 車両の前方カメラ画像、インフラ画像、コマンド、車両状態、キャリブレーション情報

• 出力データ： 3D バウンディングボックス情報、トラッキングID

👥 チームメンバー：
塚田研：Ehsan Javanmardi、塚田学
AISL：Fardin Ayar、Najmeh Mohammad Bagheri、Mahdi Javanmardi