# CoCam4D teilt Tiefendaten zwischen Autos ohne LiDAR

> Ein neues Bayes’sches Framework ermöglicht autonomen Fahrzeugen, kompakte 3D-Gauß-Darstellungen auszutauschen und so die Unsicherheit bei der Tiefenschätzung zu verringern – ganz ohne LiDAR.

Oossa · 2026-10-09 · https://oossa.com/de/cocam4d-enables-camera-only-cars-to-share-depth-data

Unter der Leitung von Soham Pahari haben Forschende CoCam4D vorgestellt, ein kollaboratives Wahrnehmungssystem für autonomes Fahren, das ausschließlich Kameras nutzt. Es bildet geometrische Unsicherheiten mithilfe von 3D-Gauß-Szenenprimitiven ab und überträgt diese über C‑V2X in einem 35 Byte großen Format namens Dynamic Object Primitives. Tests mit öffentlichen Datensätzen zeigen gegenüber der besten aktuellen rein bildbasierten Methode eine Verbesserung um 11,48 % bei OPV2V+ und um 10,62 % bei DAIR‑V2X‑C. Das Verfahren kommt ohne LiDAR aus und stützt sich ausschließlich auf ausgetauschte Kameradaten.

## Die Fakten

- Die Arbeit wurde am 2026-10-09 auf arXiv veröffentlicht („Fri Oct 09 2026“).
- Verbesserung um 11,48 % bei OPV2V+ und um 10,62 % bei DAIR‑V2X‑C.

## Warum es wichtig ist

So können Fahrzeugflotten mit Kameras ihre Wahrnehmung auch in toten Winkeln verbessern, ohne teure LiDAR-Hardware zu benötigen.

## Quellen und Referenzen

1. [CoCam4D: Geometry-Aware Cooperative 4D Perception for Camera-Only Autonomous Driving](https://arxiv.org/abs/2610.11577) – arXiv cs.RO, 2026-10-09

Zuletzt aktualisiert: 2026-10-09