Neuste Artikel für Autonome Fahrzeuge

Neue Methoden verbessern autonomes Fahren, indem sie sich auffähigkeitsbasiertes Planen konzentrieren.

Neue Methode verbessert die Objekterkennung für autonome Fahrzeuge mit multimodalen Daten.

Die Herausforderungen und Chancen in der Edge-Speichertechnologie verstehen.

Das Forschungsfahrzeug EDGAR und sein digitales Zwillingsmodell tragen zur Entwicklung des autonomen Fahrens bei.

Forscher untersuchen, wie AVs und menschliche Fahrer Konflikte an Kreuzungen managen.

Ein Blick auf die Integration von Deep Reinforcement Learning in UAV-Systeme für bessere Leistung und Sicherheit.

Model2Scene nutzt CAD-Modelle und Sprache, um das Lernen von 3D-Szenen zu verbessern.

Entdecke, wie photonische Technologie die Bildsegmentierung für wichtige Anwendungen verbessert.

UNREST verbessert die Entscheidungsfindung in selbstfahrenden Autos, indem es Umweltunsicherheiten berücksichtigt.

Ein neues Framework verbessert die Genauigkeit der Objekterkennung in der echten Welt.

APNet kombiniert Luftbilder und Punktwolken für eine bessere städtische Analyse.

Ein neues System verbessert das Verfolgen von Objekten in dynamischen Umgebungen für Roboter und selbstfahrende Autos.

Neuer Motor verbessert die Effizienz bei der Verarbeitung von 3D-Punktwolken mit sparsamer Faltung.

Die Rolle von ISAC bei der Weiterentwicklung von Kommunikations- und Sensortechnologien erkunden.

Ein neues Modell verbessert das Spurwechseln und Überholen von autonomen Fahrzeugen.

Entdecke die Vorteile von Bayesian Neural Networks für fundierte Vorhersagen.

Eine neue Methode verbessert die Erkennung von Verkehrsauffälligkeiten in Fahrvideos zur Sicherheit.

SOAP verbessert die Erkennung von stationären Objekten, indem es Daten von verschiedenen Lidar-Sensoren nutzt.

NeRFmentation verbessert die monokulare Tiefenabschätzung, indem es synthetische Daten für ein besseres Modelltraining nutzt.

Ein neues Modell verbessert, wie selbstfahrende Autos die Bewegungen von Fussgängern in überfüllten Bereichen vorhersagen.

Neues Modell verbessert die Echtzeit-HD-Kartenerstellung mit Bordkameras.

Ein Blick auf Methoden zur Erkennung von Fussgängern in schwach beleuchteten Umgebungen.

Ein neues System konzentriert sich auf wichtige Objekte, um die Kommunikation und Sicherheit von Fahrzeugen zu verbessern.

Untersuchung von Fairness und Genauigkeit bei der Erkennung von verletzlichen Verkehrsteilnehmern durch autonome Fahrzeuge.

FISOR verbessert die Sicherheit beim Offline-Verstärkungslernen durch strenge Einschränkungen und einzigartige Lernmethoden.

Eine neue Bewertungsmethode für die Wahrnehmung am Strassenrand verbessert die Technologie für autonome Autos.

Techniken zur Verbesserung von maschinellem Lernen in dynamischen Umgebungen.

Ein neues System verbessert, wie autonome Autos auf der Strasse kommunizieren und zusammenarbeiten.

LiDAR-PTQ verbessert die 3D-Objekterkennung für selbstfahrende Autos und Robotik.

Ein Blick darauf, wie Sensorsimulationen die Sicherheit im autonomen Fahren verbessern.

Neue Methode hilft Fahrzeugen, 3D-Szenen vorherzusagen für bessere Entscheidungen.

Dieser Artikel untersucht, wie zwei Sensortypen die Hinderniserkennung in selbstfahrenden Autos verbessern.

Eine Strategie zur Verbesserung der Leistung und Fairness in föderierten Lernmodellen.

Hier ist GAVA, ein Modell, das die Fahrzeugbewegung vorhersagt, basierend auf Einblicken in das Fahrverhalten von Menschen.

Eine neue Methode verbessert die Trajektorienvorhersagen für autonome Fahrzeuge in komplexen Umgebungen.

Eine neue Methode identifiziert Motorausfälle bei Quadrokoptern für mehr Sicherheit.

Eine neue Methode verbessert die Entscheidungsfindung in dynamischen Umgebungen für KI-Agenten.

Neue Methoden verbessern die Sicherheit für komplexe Systeme wie Roboter und autonome Fahrzeuge.

Forscher nutzen B-Splines, um glattere, sicherere Strecken für autonomes Rennfahren zu erstellen.

Eine neue Methode ermöglicht es autonomen Fahrzeugen, ohne reale Daten gesteuert zu werden.