تعتمد المركبات ذاتية القيادة بشكل كبير على أجهزة الاستشعار الخاصة بها لتحقيق فهم دقيق للبيئة المحيطة، ومع ذلك، وباستخدام التكنولوجيا الحالية، يقتصر البيانات التي تستخدمها المركبة على تلك المستمدة من أجهزة استشعارها الخاصة. ويتعرض تبادل البيانات بين المركبات و/أو الخوادم الحافة (edge servers) لقيود ناتجة عن عرض النطاق الترددي المتاح، بالإضافة إلى القيود الصارمة المتعلقة بالزمن الحقيقي في تطبيقات القيادة الذاتية. ولحل هذه المشكلات، نقترح إطارًا تعاونيًا لاستشعار السحابة النقطية (F-Cooper) مبنيًا على ميزات السحابة النقطية، للمركبات المتصلة ذاتية القيادة، بهدف تحسين دقة كشف الأجسام. فبالإضافة إلى كون البيانات القائمة على الميزات كافية تمامًا لعملية التدريب، نستفيد أيضًا من الحجم الصغير داخليًا لهذه الميزات لتحقيق حسابات حافة في الزمن الحقيقي، دون التسبب في ازدحام الشبكة. وتُظهر نتائج تجاربنا أن دمج هذه الميزات يؤدي إلى تحسين نتائج كشف الأجسام، بزيادة تصل إلى 10% في الكشف ضمن مسافة 20 مترًا، و30% عند المسافات الأبعد، إلى جانب تسريع الحوسبة الحافة مع تأخير اتصال منخفض، حيث يُستهلك 71 مللي ثانية في بعض اختيار الميزات. وبقدر علمنا، نحن أول من يُقدّم دمج البيانات على مستوى الميزات في المركبات المتصلة ذاتية القيادة، بهدف تعزيز كشف الأجسام وجعل الحوسبة الحافة في الزمن الحقيقي على البيانات المتبادلة بين المركبات ممكنة فعليًا.