Neuste Artikel für Autonome Fahrzeuge

Neue Wege finden, um die Ortswahrnehmung mit verschiedenen Sensordaten zu verbessern.

Diese Studie untersucht, wie Gaussian Blur die Objekterkennung in simulierten Umgebungen beeinflusst.

Eine neue Plattform verbessert das Testen für autonome Fahrzeuge durch realistische Rennsimulationen.

Dieser Artikel behandelt die Rolle von deformierbaren Faltungen zur Verbesserung der semantischen Segmentierung beim autonomen Fahren.

Untersuchen, wie die Zeitabstimmung von Sensordaten die Sicherheit und Leistung von autonomen Fahrzeugen beeinflusst.

Die Bewertung grosser Sprachmodelle zur Verbesserung der Verkehrssicherheit in selbstfahrenden Autos.

Ein neuer Ansatz verbessert, wie Fahrzeuge das Verhalten von Fussgängern vorhersagen.

Neue Methode verbessert Genauigkeit und Effizienz bei der 3D-Objekterkennung mit Linear Group RNN.

Diese Studie untersucht eine Methode zur Verbesserung der Segmentierung unter verschiedenen Fahrbedingungen.

Dieser Artikel behandelt die neuesten Methoden zur Videoobjekterkennung.

Ein neues Modell nutzt Text, um die Erstellung von LiDAR-Daten zu steuern, was die Kosten senkt und die Genauigkeit verbessert.

Ein neues System verbessert die Vorhersagen von Fahrzeugbewegungen in der Nähe für selbstfahrende Autos.

Ein neuer Ansatz zur Verbesserung der LiDAR-Kartierungsgenauigkeit in der Robotik.

Ein neuer Ansatz zur Analyse der Erreichbarkeit in von Zufälligkeit beeinflussten Systemen.

Das RoCo-Framework kümmert sich um Pose-Fehler für bessere Objekterkennung in der Fahrzeugzusammenarbeit.

Multi-Task Gruppierung verbessert die Lerneffizienz und Leistung in verschiedenen KI-Anwendungen.

Neue Methoden verbessern die Genauigkeit beim Verfolgen von Objekten nur mit Distanzmessungen.

Ein Blick auf infrastrukturbasierte Lösungen für eine bessere Wahrnehmung autonomer Fahrzeuge.

Eine neue Methode verbessert die Video-Vorhersage, indem sie die Szene-Elemente trennt, um genauere Vorhersagen zu machen.

Neue Methode verbessert die Fahrzeugverfolgung mit detaillierten 3D-Gebäudemodellen.

Eine neue Methode verbessert die 3D-Objekterkennung mit LiDAR-Daten ohne Labels.

V2INet verbessert die Trajektorievorhersage mithilfe von Mehransichtsdaten für autonome Fahrzeuge.

RPrDepth nutzt Einzelbilder für eine genaue Tiefenschätzung und greift dabei auf umfangreiche Datenressourcen zurück.

Ein leistungsstarker Simulator, der entwickelt wurde, um das Training von selbstfahrenden Autos durch schnelle Szenarien zu verbessern.

Die Kombination vorhandener Methoden verbessert die OOD-Erkennung für sicherere Anwendungen im maschinellen Lernen.

SceneMotion verbessert die Vorhersagen für selbstfahrende Autos, indem es die Interaktionen zwischen den Agenten berücksichtigt.

VoxelTrack verbessert die 3D-Tracking-Genauigkeit durch Voxel-Darstellung und Echtzeitfähigkeiten.

Ein kleines Stadtmodell hilft bei der Forschung zu selbstfahrenden Autos und smarten Verkehrssystemen.

Eine neue Methode verbessert die Objekterkennung in autonomen Fahrzeugen mithilfe von Vision und Sprache.

Ein neues Framework verbessert die Sicherheit und Effizienz von Robotern in unvorhersehbaren Umgebungen.

MS-Mapping vorstellen, ein System zur Verbesserung der LiDAR-Kartierungsgenauigkeit und Effizienz.

Entwicklung von Agenten, die in Echtzeit Gespräche führen, um die Navigation besser zu gestalten.

Eine neue Methode verbessert die Sicherheit des Verhaltens von Robotern mit STL-Spezifikationen.

Ein neuer Ansatz verbessert die Fähigkeit von selbstfahrenden Autos, sicher im Kreisverkehr zu fahren.

Neue Kompressionstechniken verbessern die Datenverarbeitung in autonomen Fahrzeugen.

Eine neue Methode verbessert die Nutzung von Sensordaten in selbstfahrenden Autos.

RadarPillars verbessert die Objekterkennung mit einzigartigen 4D-Radardaten.

GeoFormer verbessert die 3D-Formdarstellung, indem es fehlende Daten in Punktwolken ergänzt.

IIT Bombay Racing baut ein autonomes Rennauto für Wettkampfrennen ohne menschliches Eingreifen.

Eine neue Methode verbessert die Bildgebung in Umgebungen ohne direkte Sicht.