Neuste Artikel für Autonome Fahrzeuge

Eine neue Methode verbessert die VPR-Genauigkeit, indem sie zusätzliche Referenzbilder erzeugt.

Eine Methode, um die Sicherheit zu verbessern, indem Fahrzeugbewegungen in Echtzeit vorhergesagt werden.

Diese Studie konzentriert sich darauf, die Erkennung von Sonarzielen mit fortschrittlichen Techniken zu verbessern.

PCPNet verbessert zukünftige Punktwolkenvorhersagen für selbstfahrende Autos mithilfe von vergangenen Daten.

TransFusionOdom verbessert die Roboterpositionierung, indem es LiDAR- und IMU-Daten zusammenführt.

ProPanDL verbessert die panoptische Segmentierung, indem es Unsicherheit bei der Objekterkennung einbezieht.

Ein Blick darauf, wie HDT die Effizienz von maschinellem Lernen verbessert.

Ein neues Framework verbessert die semantische Segmentierung von Videos, indem es Konsistenz über die Frames hinweg gewährleistet.

Das VMA-System steigert die Effizienz bei der Erstellung von hochauflösenden Karten für autonome Fahrzeuge.

Eine neue Methode verbessert die Sicherheit in Umgebungen mit beweglichen Hindernissen.

Neues Projekt verbessert das Verständnis von selbstfahrenden Autos für Verkehrssituationen.

Eine neue Methode vereinfacht die LiDAR-Ansichtserstellung für eine bessere Genauigkeit.

Eine neue Methode steigert die Effizienz und Genauigkeit bei der LiDAR-Segmentierung.

LiDOG verbessert die Objekterkennung in unterschiedlichen Umgebungen mit LiDAR-Daten.

TS3D verbessert die 3D-Objekterkennung mit Hilfe von binokularen Bildern für besseres autonomes Fahren.

Ein neues System verbessert die Sensor-Kalibrierung beim Fahren mit Deep Learning.

Neue Methoden zur Verbesserung der Tiefenkomplettierung erhöhen die Genauigkeit in verschiedenen Technologien.

SparseFusion kombiniert Kamera- und LiDAR-Daten effizient für bessere Objekterkennung.

Forscher arbeiten an fortschrittlichen Techniken, um die Sicherheit von Robotern in unsicheren Situationen zu verbessern.

Ein neuer Ansatz verbessert die Segmentierung für schwierige Fälle in 3D-Umgebungen.

Neuer Ansatz verbessert die Effizienz der Flächenextraktion für LiDAR-Anwendungen in der Robotik.

Agenten entwickeln, die mehrere Ziele mit verschiedenen Datensätzen ausbalancieren.

Ein neuer Sobel-Operator verbessert die Geschwindigkeit und Genauigkeit der Kantenerkennung mithilfe von GPU-Technologie.

Neue Modelle zielen darauf ab, die Vorhersagen von Fussgängerabsichten zu verbessern, um sicherere Interaktionen mit autonomen Fahrzeugen zu ermöglichen.

Ein neuer Ansatz zur semantischen Segmentierung reduziert den menschlichen Aufwand und erkennt unbekannte Klassen.

Eine neue Methode verbessert die Sicherheitskontrolle bei autonomen Fahrzeugen und Robotern.

Neue Methoden verbessern die Navigation und Kartierung von Robotern in komplexen Umgebungen.

Neue Methoden verbessern realistische LiDAR-Bilder aus verschiedenen Perspektiven.

Lern, wie Masked Trajectory Models die Entscheidungsfindung in KI und Robotik verbessern.

Untersuchung der Rolle von Vision Transformers in semantischen Segmentierungstechniken und Anwendungen.

Die Forschung konzentriert sich darauf, die Kommunikation für kritische Anwendungen mit NSIN- und RIS-Technologien zu verbessern.

Dieser Artikel untersucht, wie Simulationen die GPS-Navigation für autonome Fahrzeuge verbessern.

Eine neue Methode verbessert die Fahrleistung autonomer Fahrzeuge mit Expertenwissen.

Erforschen, wie selbstfahrende Autos kommunizieren können, um die Sicherheit auf den Strassen zu verbessern.

Eine Studie zur Verbesserung der Objekterkennung unter schlechten Bedingungen für selbstfahrende Autos.

Neues Framework verbessert die Wahrnehmung und Bewegungsplanung in autonomen Fahrzeugen.

Techniken vorstellen, um besser mit Reflexionen in Punktwolkendaten umzugehen.

Eine neue Methode verbessert die Leistung und Sicherheit von selbstfahrenden Autos durch Reifenkräfte-Management.

Neue Methoden verbessern Machine-Learning-Modelle für verschiedene Wetterbedingungen.

Eine neue Methode verbessert die Hindernisnavigation in autonomen Fahrzeugen.