قد تتخذ المركبات ذاتية القيادة قرارات خاطئة بسبب الكشف والتمييز غير الدقيق. ولذلك، يمكن للمركبة الذكية دمج بياناتها مع بيانات المركبات الأخرى لتعزيز قدرتها على الإدراك، وبالتالي تحسين دقة الكشف وسلامة القيادة. ومع ذلك، يتطلب الإدراك التعاوني بين عدة مركبات دمج المشاهد الحقيقية في العالم والتبادل المباشر لبيانات أجهزة الاستشعار المرورية، مما يتجاوز نطاق التردّد المتاح في شبكات المركبات الحالية. حسب علمنا، نحن أول من أجرى دراسة حول الإدراك التعاوني على مستوى البيانات الخام لتحسين قدرة أنظمة القيادة الذاتية على الكشف. في هذا العمل، نعتمد على سحابات النقاط ثلاثية الأبعاد التي توفرها أجهزة LiDAR (ليدار)، حيث نقوم بدمج بيانات الاستشعار التي تم جمعها من مواقع وزوايا مختلفة للمركبات المتصلة. تم اقتراح طريقة كشف الأجسام ثلاثية الأبعاد تعتمد على سحابة النقاط للعمل على مجموعة متنوعة من السحب المحاذية. تظهر النتائج التجريبية على مجموعتي البيانات KITTI (كيتي) وعلى البيانات التي جمعناها أن النظام المقترح يتفوق على الإدراك التقليدي من خلال توسيع منطقة الاستشعار وتحسين دقة الكشف وتعزيز النتائج المعززة. وأهم من ذلك، لقد أثبتنا إمكانية نقل بيانات سحابة النقاط لأغراض الإدراك التعاوني عبر تقنيات شبكات المركبات الحالية.