Neuste Artikel für Autonome Fahrzeuge

Die Studie verbessert das Videoverständnis durch bewegungsfokussierte Fragen und visuelle Antworten.

Erforsche, wie Fehlersuche autonome Fahrzeuge sicher und effizient hält.

KI-Systeme sind neuen Risiken durch Edge-Only-Angriffe ausgesetzt, die Vorhersagen fehlleiten.

Ein neues Framework verbessert Vorhersagen und Entscheidungen für autonome Fahrzeuge.

Innovative Methoden verbessern die Videoqualität für das Training autonomer Fahrzeuge.

Ein Blick auf die Testmethoden für Software in selbstfahrenden Autos.

Eine neue Methode verbessert die Objekterkennung in selbstfahrenden Autos mit Hilfe von Kamera- und Radardaten.

VADet verbessert die Objekterkennung in autonomen Fahrzeugen durch intelligente Frame-Aggregation.

FedRAV ermöglicht es autonomen Fahrzeugen, gemeinsam zu lernen und dabei die Daten privat zu halten.

UniGaussian integriert verschiedene Kameratypen für ein besseres 3D-Stadtmodell.

SPAC-Net verbessert die Genauigkeit beim Ausfüllen fehlender Teile von 3D-Objekten.

Ein neues Framework soll die Sicherheit in autonomen Fahrzeugen durch gezielte Simulationen verbessern.

SplatAD kombiniert Kamera- und Lidar-Daten für schlauere selbstfahrende Autos.

Ein neues Modell verbessert die Vorhersagen für autonome Fahrzeuge im komplizierten Verkehr.

Erfahre, wie neue Techniken die Leistung von selbstfahrenden Autos bei schlechtem Wetter verbessern.

Eine neue Methode hilft Rennwagen, die Reifenleistung sofort während des Rennens einzuschätzen.

Erforschung von kooperativer Technologie in selbstfahrenden Autos für mehr Sicherheit und Effizienz.

Ein neuer Ansatz zur Verbesserung des Verständnisses von Verkehrsszenen für selbstfahrende Autos.

DiffMVR stellt Videos wieder her, indem es versteckte Details repariert und die Klarheit verbessert.

Selbstfahrende Autos haben beim Einfädeln auf Autobahnen Probleme. Sicherheit ist das Wichtigste.

SpaRC verbessert das Fahrzeugbewusstsein, indem es Radar- und Kameradaten kombiniert, um Objekte besser zu erkennen.

Fortschritte in der autonomen Technik für das Navigieren in schwierigen Terrain.

Neue Methode verbessert die Navigation und Objekterkennung bei selbstfahrenden Fahrzeugen.

Lern, wie ZOCBFs Robotern und selbstfahrenden Autos helfen, Gefahren zu vermeiden.

SyncVIS verbessert das Tracking und die Segmentierung von Objekten in Videos für verschiedene Anwendungen.

SEED4D erstellt synthetische Daten für intelligentere selbstfahrende Technologien.

Entdecke, wie V2X-Technologien die Fahrzeugkommunikation verändern und für sicherere Strassen sorgen.

FEVER-OOD verbessert die Erkennung von Ausreissern für sicherere Machine-Learning-Anwendungen.

HoloDrive kombiniert 2D- und 3D-Daten für schlauere selbstfahrende Autos.

Bilder und 3D-Daten verbinden für genaue Standortbestimmung.

QuadricsReg verbessert die Registrierung von Punktwolken und steigert die Effizienz und Genauigkeit.

Entdecke, wie 3D-Tracking-Technologie autonome Systeme verändert.

Lerne, wie Lichtfeldtechnologie die Tiefenschätzung für Roboter und autonome Fahrzeuge verändert.

Ein neues System sorgt für konsistente Mehransicht-Videos für besseres Training von Selbstfahrautos.

Urban4D definiert die Rekonstruktion urbaner Szenen für smartere Städte neu.

Entdecke, wie ISAC die Technologie und Kommunikation verändert.

Ein Durchbruch in der Navigationstechnologie mit mehreren Kameras für bessere Positionierung.

Eine Studie über Timing-Strategien für besseres Verkehrsmanagement mit selbstfahrenden Autos.

Entdecke, wie Superpixel das Maschinenverständnis von Bildern verbessern.

Revolutionäres Modell verbessert die Vorhersage von Fussgängerbewegungen mithilfe sozialer Dynamik.