自动驾驶中准确的感知是推动该领域发展并解决安全挑战的关键。新兴的基于车联网技术的合作感知被提出作为一种解决方案，以克服当前感知方法在复杂真实交通环境中遇到的困难，并提升驾驶自动化系统的性能。本文通过全面综述合作感知技术的演进，并重点关注与车联网通信技术相关的最新研究，提出了一个当代通用框架来说明基于车联网的合作感知工作流程，分析了当前所解决的关键问题并进行了文献综述，最后探讨了自动驾驶中感知和车联网通信发展所面临的挑战和未来方向。

Oct, 2023

本文介绍了合作感知技术在智能交通系统中的应用，通过车路协同，加强对行人等容易忽视的交通参与者的感知以提升自动驾驶汽车的安全性。作者指出，合作感知技术是智能交通系统的未来发展方向之一。

Nov, 2020

本文提出了一种基于选择性通信算法的合作感知方法，用于提高当前自动驾驶系统在障碍物干扰场景下的可靠性。通过多智能体路径规划研究的启发，将感知网络与控制网络相结合，实现了对有关导航规划最为关键的感知信息的选择传输，在安全关键驾驶场景模拟中显示出了比随机选择方法更高的成功率，同时最小化了附加通信开销。

May, 2023

自动泊车系统中加强环境感知一直是一个困难的任务，但是通过协同感知可以扩大车辆的视野，本文提出了一种基于 BEV 特征的协同感知网络架构，通过将道路边缘摄像机和激光雷达与车载传感器融合，有效地压缩 BEV 特征图的大小以适应 NR-V2X 网络的数据速率。通过合成的 AVP 数据集，我们观察到协同感知可以有效地提高感知性能，特别是对于行人。此外，在两种典型的安全关键场景中展示了基础设施辅助式协同感知的优势，在这两种场景中，最大安全巡航速度提高了 3m/s。

Mar, 2024

本文研究了基于深度学习的车辆感知中 “合作感知” 环节中由于通信质量差而带来的性能损失，并提出了一种新颖的方法，利用 “LC-aware Repair Network” 和 “V2V Attention Module” 来增强车辆之间的互动，并在公共数据集 OPV2V 上进行了广泛实验，展示了在 “失真 V2V 通信” 环境下提高识别性能的有效性。

Dec, 2022

车联网自动驾驶开辟了发展新一代智能交通系统的有前途的方向。合作感知作为实现车联网的必要组成部分，能够克服个体感知的固有局限，包括遮挡和远程感知。我们对车联网场景下的合作感知方法进行了全面的综述，为该领域提供了深入的理解和了解。

Aug, 2023

利用协作感知和协作预测，该研究论文提出了一种使用激光雷达信号进行增强跟踪和预测能力的方法，通过实验证明了该方法在复杂情况下显著提高了自动驾驶车辆的性能。

Mar, 2024

借助 LiDAR 3D 点云技术，基于来自联网汽车不同位置和角度的传感器数据融合，提出一种基于点云的 3D 物体检测方法，拓展感知区域、提高检测准确性、促进增强结果，同时通过现有的车联网技术，可实现利用点云数据进行协同感知。

May, 2019

SmartCooper 是一个自适应协同感知框架，结合了通信优化和判决机制，以提高车辆之间的连接性和共享感知数据的质量。在 OpenCOOD 平台上的评估结果显示，相比非判决方案，我们的算法成功降低了 23.10% 的通信成本，并将 Intersection over Union (IoU) 的平均精度 (AP@IoU) 提高了 7.15%。

Feb, 2024

本文探讨车辆如何使用 V2X 通信交换信息以实现集体感知，介绍了 ETSI 关于集体感知规则的提议，并提出了改进算法以提高 V2X 通信可靠性和 CAVs 的感知。

Aug, 2019