预测误差降低12.3%，多车协同预测框架CMP，破解自动驾驶「视线盲区」

加州大学河滨分校等高校联合团队提出CMP框架，一种面向车联网的协同运动预测技术。该框架通过多车信息共享与融合，显著提升自动驾驶车辆的轨迹预测精度和场景适应能力。实验表明，CMP在真实数据集和仿真平台中表现优异，预测误差降低12.3%，5秒长时预测误差减少19%，且在大范围复杂场景中预测精度提升高达28.4%。此外，CMP通过高效的数据压缩和延迟补偿技术，实现了低带宽、高鲁棒性的通信性能，为复杂交通环境下的自动驾驶安全决策提供了全新解决方案。
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