Neuste Artikel für Autonome Fahrzeuge

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

Sicherheitsmassnahmen untersuchen, um Überconfidence bei KI-Systemen für autonome Fahrzeuge anzugehen.

Eine neue Methode verbessert die Erstellung von Karten für selbstfahrende Autos.

Ein neuer Ansatz verbessert die Leistung von selbstfahrenden Rennwagen durch Echtzeit-Lernen.

Ein neuer Ansatz hilft Maschinen, visuelle Konzepte effektiv zu lernen und zu interpretieren.

Ein neuer Ansatz zur Bildsegmentierung verbessert die Objekterkennung in verschiedenen Bereichen.

RAG-Driver erhöht das Vertrauen in selbstfahrende Autos durch klarere Entscheidungs-Erklärungen.

Eine neue Methode verbessert die Vertrauensschätzungen bei mehrdeutigen Daten.

Eine neue Methode verbessert die Entscheidungsfindung im autonomen Fahren für ein besseres Verkehrsmanagement.

Eine neue Methode verbessert die Sicherheitstests von selbstfahrenden Fahrzeugen unter realen Bedingungen.

Eine neue Methode verbessert die 3D-Szenen-Inferenz trotz umweltbedingter Herausforderungen.

Die Forschung konzentriert sich auf glatte Sicherheitsfilter für bessere Leistungen autonomer Fahrzeuge.

Forschung zeigt, wie Gesten die Sicherheit für Fussgänger und selbstfahrende Autos verbessern können.

Entdecke, wie IRS ultra-zuverlässige Kommunikationslösungen mit niedriger Latenz in verschiedenen Anwendungen verbessert.

Fortschritte in der drahtlosen Technologie durch flexible Signalsteuerung.

Neues Modell hilft selbstfahrenden Autos, sicher in den dichten Verkehr einzuordnen.

Wir stellen ICP-Flow vor, für eine effiziente Szenenflussabschätzung in autonomen Fahrzeugen.

Ein Blick auf die F1TENTH-Plattform und ihren Einfluss auf die Forschung im Bereich autonomes Rennen.

Wir stellen RS-DisRL vor, um bessere Entscheidungen in unsicheren Umgebungen zu treffen.

Erforschung von modellfreien Steuerungstechniken unter eingeschränkten Kommunikationskanälen.

Neue Methoden verbessern die Zuverlässigkeit von KI-Vorhersagen, besonders in wichtigen Bereichen.

Die Verbesserung der Fähigkeit von AVs, das Fahrverhalten vorherzusagen, erhöht die Sicherheit.

Dieser Artikel untersucht das TUMTraf-V2X-Dataset und dessen Einfluss auf die Sicherheit von selbstfahrenden Autos.

Neues Framework verbessert die Objekterkennung in komplexen Umgebungen für autonome Fahrzeuge.

Weltmodelle helfen selbstfahrenden Autos dabei, Strassenereignisse für mehr Sicherheit vorherzusagen.

Dieser Artikel beleuchtet die Entwicklung und Vorteile von DFRC-Systemen.

Eine neue Methode zielt darauf ab, die Sicherheit bei mobilen Robotern zu verbessern, indem sie Unsicherheiten angeht.

Untersuchen, wie Fussgänger auf autonome Fahrzeuge in gemeinsamen Umgebungen reagieren.

Eine neue Methode verbessert, wie Roboter das Verhalten von Menschen vorhersagen und die Sicherheit erhöhen.

KI-Modelle verbessern das Verständnis von Fahrszenen für sichereres Navigieren.

Die Untersuchung der Rolle von eHMIs bei der Erhöhung der Sicherheit für Fussgänger und autonome Fahrzeuge.

Ein neues Modell vorstellen, um Fahrzeugbewegungen im Verkehr besser vorherzusagen.

Eine neue Methode verbessert die Koordination von unbemannten Unterwasserfahrzeugen in dynamischen Strömungen.

LeOCLR verbessert das kontrastive Lernen, indem es originale Bilder für ein besseres Verständnis nutzt.

Dieser Artikel behandelt die Entwicklung von intelligenten Systemen für autonome Lastwagen.

Diese Studie untersucht, wie Projektionen die Sicherheit von Fussgängern rund um autonome Fahrzeuge verbessern können.

Der SynPF-Algorithmus zeigt vielversprechende Ergebnisse für eine zuverlässige Fahrzeuglokalisierung unter schwierigen Rennbedingungen.

Neue Techniken verbessern die Test-Sicherheit für autonome Autos.

Diese Forschung bewertet die Nutzung von LLMs für realistische Selbstfahrauto-Szenarien.

Eine neue Methode trennt bewegliche und statische Elemente in Stadtumgebungen.