# CoCam4D permite compartir datos de profundidad sin LiDAR

> Un nuevo marco bayesiano permite que vehículos autónomos intercambien representaciones 3D compactas basadas en gaussianas y reduzcan la incertidumbre sobre la profundidad sin usar LiDAR.

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

Un equipo de investigadores encabezado por Soham Pahari presentó CoCam4D, un sistema de percepción colaborativa para la conducción autónoma que utiliza solo cámaras. El sistema representa la incertidumbre geométrica mediante primitivas de escena 3D gaussianas y las comparte a través de C‑V2X en un formato de 35 bytes llamado Dynamic Object Primitives. Las pruebas con conjuntos de datos públicos muestran una mejora del 11.48% frente al mejor método reciente basado únicamente en visión en OPV2V+ y del 10.62% en DAIR‑V2X‑C. El sistema funciona sin LiDAR y se basa exclusivamente en datos compartidos de cámaras.

## Los hechos

- Artículo publicado en arXiv el 2026-10-09 ("Fri Oct 09 2026")
- Mejora del 11.48% en OPV2V+ y del 10.62% en DAIR‑V2X‑C

## Por qué importa

Permite que grupos de vehículos equipados con cámaras mejoren la percepción de lo que ocurre en los puntos ciegos sin necesidad de costosos equipos LiDAR.

## Fuentes y referencias

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

Última actualización: 2026-10-09