Neuer Algorithmus optimiert Zeitkritik und Ressourcen in kollaborativer Wahrnehmung
In der kollaborativen Wahrnehmung, die für autonome Fahrzeuge und intelligente Städte entscheidend ist, werden Sensordaten gemeinsam geteilt und zusammengeführt, um Blindstellen und Reichweitenbeschränkungen einzelner Sensoren zu überwinden. Doch die Technologie steht vor zwei zentralen Problemen: Erstens ist die Aktualität der übertragenen Informationen wegen der dynamischen Umgebung von entscheidender Bedeutung, und zweitens müssen bei begrenzter Rechenleistung und eingeschränkter drahtloser Bandbreite die Datenmenge sorgfältig gestaltet werden, damit die Feature‑Darstellungen sowohl wirksam als auch ausreichend sind.
