قدّم باحثون بقيادة Soham Pahari نظام CoCam4D، وهو نظام تعاوني للإدراك في القيادة الذاتية يعتمد على الكاميرات فقط. ويمثّل عدم اليقين الهندسي باستخدام عناصر غاوسية ثلاثية الأبعاد للمشهد، ويتبادلها عبر C‑V2X بصيغة من 35 بايت تُسمى Dynamic Object Primitives. وأظهرت الاختبارات على مجموعات بيانات متاحة للعامة تحسناً بنسبة 11.48% مقارنةً بأفضل أسلوب حديث يعتمد على الرؤية فقط في OPV2V+، ومكسباً بنسبة 10.62% في DAIR‑V2X‑C. ويعمل هذا النهج من دون LiDAR، معتمداً على بيانات الكاميرات المتبادلة وحدها.
لماذا يهم
يتيح ذلك لأساطيل السيارات المزودة بكاميرات تحسين إدراك ما يقع في النقاط العمياء من دون الحاجة إلى أجهزة LiDAR باهظة الثمن.
