本研究提出了一种基于V2X通信的分布式计算与控制框架，旨在解决自动化车辆在汇入口合并场景中的集中式协作轨迹规划问题。该框架通过问题分解和分布式合作迭代模型预测控制方法，提高了计算速度，减少了对中央控制器的依赖，同时确保系统的稳定性和安全性。

本文综述了联邦学习在自动化车辆中的应用进展，分析了关键特性和方法学，并讨论了数据来源、模型和数据安全技术。同时，探讨了联邦学习的特定应用和面临的挑战，并提出了提升效果和效率的潜在方向。

本文综述了联邦学习在自动化车辆中的应用进展，分析了关键特性和方法学，并讨论了数据来源、模型和数据安全技术的重要性。同时，探讨了联邦学习的特定应用和面临的挑战，并提出了提升效果和效率的潜在方向。

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关键特性和方法学，并回顾了与车辆中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。

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。