車両ネットワークの協調知覚における局所証拠の品質低下が協調融合結果の安定性と利用可能性に影響を与える問題に対して、融合プロセスを局所知覚証拠の信頼性推定としてモデル化し、時空間の一貫性に基づく協調知覚の頑健な融合手法を提案する。まず、ターゲット存在のヒートマップを用いて低次元のセマンティック証拠を構築する。次に、車両間の空間的一貫性、歴史的占有の連続性、および負の証拠の衝突を総合してBEV格子レベルの局所証拠信頼性を生成し、それをバイアスとして注意の中間融合に注入し、各空間位置における異なる協力者の融合貢献を連続的に調整する。さらに、保守的な歴史的占有更新を採用することで、歴史時間参照を融合プロセスに継続的に参加させ、局所証拠の変動が協調結果の時間的連続性に与える影響を低減する。実験結果は、背景証拠の劣化条件下で提案手法がAP@0.7を82.09％から86.20％に向上させ、SSRを8.21％から5.53％に、CFNRを0.90％から0.72％に低減させ、本手法が非理想的な協調知覚条件下での融合安定性を向上させることを示している。

車両ネットワーク; 協調知覚; 知覚証拠劣化; 時空間の一貫性; 頑健な融合