自動運転車両は、検出や認識の不正確さにより誤った判断を下すことがあります。したがって、知能車両は自車のデータと他の車両のデータを組み合わせることで認識能力を向上させ、検出精度と走行安全性を高めることができます。しかし、複数車両協調感知には現実世界のシーン統合が必要であり、センサデータの生データ交換量は既存の車載ネットワーク帯域を超えることがしばしばあります。当研究チームが知る限りでは、本研究は生データレベルでの協調感知に関する最初の研究であり、自動運転システムの検出能力向上に焦点を当てています。本研究では、LiDAR 3D ポイントクラウドに依存し、接続された車両から異なる位置と角度で収集されたセンサデータを融合します。多様なアライメントされたポイントクラウド上で動作するポイントクラウドベースの3D物体検出方法を提案しています。KITTI データセットおよび自社収集データセットでの実験結果は、提案システムが感知範囲の拡大、検出精度の向上、および強化された結果により従来の手法を上回ることが示されています。最も重要なのは、既存の車載ネットワーク技術を通じてポイントクラウドデータを伝送して協調感知を行うことが可能であることを証明していることです。