智能交通系统中的联邦学习：最近的应用和待解决问题

本文综述了联邦学习在自动化车辆中的应用进展，分析了中心化和分散化联邦学习框架的特性和方法学，并回顾了与联邦学习相关的多样数据来源、模型和数据安全技术。同时，探讨了联邦学习的特定应用，并提供了每个应用所采用的基本模型和数据集的见解。最后，列出了FL4CAV面临的现有挑战，并讨论了进一步提升FL在CAV背景下的效果和效率的潜在方向。