車両知覚モデルの継続学習において、クライアントの移動性や通信遅延などの課題に対処するためには、いくつかのアプローチが考えられます。まず第一に、フェデレーテッド学習のアルゴリズムを最適化し、通信ラウンドやモデル更新の頻度を調整することで、クライアントの移動性による影響を最小限に抑えることが重要です。さらに、通信遅延を軽減するために、エッジコンピューティングを活用してクライアント側での計算やモデル更新を行うことも効果的です。また、クライアントのネットワーク状況やリソースを考慮した適応的な学習スケジュールを導入することで、効率的な継続学習を実現することが可能です。