本論文では、自動車間での情報共有を通じて単独車両の感知能力の限界を克服することを目指した協調知覚（CP）手法について述べています。既存のCP手法は、運転の安全性に関連しない大容量のデータを送信する必要があり、通信帯域を超える問題があります。また、これらのフレームワークは事前に定義された通信パートナーに依存しており、動的な交通環境には不向きです。提案されたSRA-CPフレームワークは、接続されたエージェントが軽量な知覚カバレッジの要約を定期的に放送し、リスク関連の盲点が検出された場合にのみターゲットを絞った協力を促す自律分散型プロトコルを導入しています。さらに、CPが発動された際には、適切な仲間を選び、安全に関わる情報を優先して交換する仕組みを備えています。実験結果によると、SRA-CPは通信帯域を20%に抑えつつ、重要な安全対象に対して1%未満の精度損失で知覚性能を15%向上させることが示されました。