本研究提出了FedRAV框架，旨在解决自动驾驶车辆中因数据非独立同分布导致的联邦学习收敛失败和准确率低的问题。通过自适应分区，该框架显著提高了训练准确性，提升至少3.69%。

FedRAV: Hierarchical Federated Region Learning for Traffic Object Classification in Autonomous Vehicles
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