LACO는 연결된 차량이 부분적인 가시성 하에서 협력할 수 있도록 지원하는 협력 운전의 잠재적 통신 패러다임입니다. ILD, CHSA, SSKD를 통해 잠재적 추론, 효율적인 정보 선택, 안정적인 의사 결정을 가능하게 합니다.
기존 방식의 문제점인 높은 지연 시간과 정보 손실을 해결하기 위해, LACO는 사전 훈련된 운전 모델을 협력 환경에 적응시킵니다. 이는 훈련 과정 없이 이루어집니다.
CARLA 환경에서 진행된 실험 결과, LACO는 통신 및 추론 지연 시간을 줄이면서도 강력한 협력 운전 성능을 유지하는 것으로 나타났습니다.