CollaMamba: 高效的跨智能体协作感知空间-时间状态空间模型
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了在有限计算和通信资源下，利用协作感知模型处理长程空间-时间特征的挑战。我们提出了CollaMamba，这是一种资源高效的跨智能体空间-时间协作状态空间模型，通过捕捉单一和跨智能体视角的因果依赖，显著提高特征质量，实验证明其在准确性上超越了现有方法，同时降低计算和通信开销。
提出了一种新颖的自定位协同感知系统CoBEVGlue，通过匹配共可见对象实现更全面、更稳健的协同感知，无需外部定位系统。CoBEVGlue的空间对齐模块验证了方法在真实和模拟数据集上的有效性。结果显示，CoBEVGlue在任意定位噪声和攻击下取得了最先进的检测性能，空间对齐模块提升了平均57.7%的性能。
