本文探讨了车辆间通信（V2V）在自动驾驶中的应用，提出了多种框架和算法以提升感知和运动预测性能。研究表明，协同感知和信息共享能有效提高车辆在不利环境下的行人检测能力。新提出的自适应加权算法和SmartCooper框架显著降低了通信成本并提升了感知精度，推动了自动驾驶技术的发展。

本文介绍了一种基于机器学习的协同感知驾驶模型COOPERNAUT，通过车辆间通信对紧凑型基于点的LiDAR信息进行编码，提高自主驾驶性能。实验结果显示，COOPERNAUT在挑战性驾驶情况下比自我中心驾驶模型有40%的成功率提高，并且需要的带宽比之前的V2VNet小5倍。