Para abordar a redução da qualidade das evidências locais na percepção colaborativa em redes veiculares, que afeta a estabilidade e a usabilidade dos resultados da fusão colaborativa, o processo de fusão é modelado como uma estimativa da confiabilidade das evidências locais de percepção. Propõe-se um método robusto de fusão colaborativa baseado na consistência espaçotemporal. Primeiramente, é utilizada um mapa de calor da presença do alvo para construir evidências semânticas de baixa dimensão; em seguida, combinando a consistência espacial entre veículos, a continuidade histórica da ocupação e conflitos de evidências negativas, gera-se a confiabilidade das evidências locais no nível da grade BEV, que é injetada como um viés na fusão intermediária com atenção, para ajustar continuamente a contribuição de diferentes colaboradores em várias posições espaciais; além disso, é adotada uma atualização conservadora da ocupação histórica para que a referência temporal histórica continue participando do processo de fusão, reduzindo o impacto das flutuações das evidências locais na continuidade temporal dos resultados colaborativos. Resultados experimentais mostram que, sob condições de degradação de evidências de fundo, o método proposto aumentou o AP@0,7 de 82,09% para 86,20%, reduziu o SSR de 8,21% para 5,53% e o CFNR de 0,90% para 0,72%, demonstrando que o método pode melhorar a estabilidade da fusão sob condições de percepção colaborativa não ideais.

Redes veiculares; percepção colaborativa; degradação de evidências perceptuais; consistência espaçotemporal; fusão robusta