Diese Studie untersucht, wie Projektionen die Sicherheit von Fussgängern rund um autonome Fahrzeuge verbessern können.
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Hochmoderne Wissenschaft einfach erklärt
Diese Studie untersucht, wie Projektionen die Sicherheit von Fussgängern rund um autonome Fahrzeuge verbessern können.
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Der SynPF-Algorithmus zeigt vielversprechende Ergebnisse für eine zuverlässige Fahrzeuglokalisierung unter schwierigen Rennbedingungen.
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Neue Techniken verbessern die Test-Sicherheit für autonome Autos.
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Diese Forschung bewertet die Nutzung von LLMs für realistische Selbstfahrauto-Szenarien.
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Eine neue Methode trennt bewegliche und statische Elemente in Stadtumgebungen.
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Eine neue Plattform verbessert die Sicherheitsanalyse für selbstfahrende Autos gegen potenzielle Bedrohungen.
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Die Studie schlägt einen Massstab vor, um Gruppen autonomer Fahrzeuge effektiv zu steuern.
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Eine neue Methode verbessert die Kalibrierungsgenauigkeit für MIMO-Radar und optische Sensoren in nahen Bereichen.
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Neues Framework verbessert die Vorhersage der Absichten von Fussgängern für selbstfahrende Autos.
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Ein neuer Ansatz kombiniert Spieltheorie und Bewegungsplanung für bessere Rennstrategien.
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Neue Methoden mit GPUs verbessern lineare Solver für bessere Entscheidungen.
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Entscheidungsfindung und Erklärbarkeit in selbstfahrenden Autos erkunden.
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Selbstfahrende Autos zu verstehen, ist entscheidend für Vertrauen und Sicherheit.
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BriSe AI konzentriert sich auf maschinelles Selbstbewusstsein für bessere Interaktionen.
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Eine neue Methode verbessert die Effizienz von 3D-Modellierung mit föderiertem Lernen.
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Neue Techniken ermöglichen eine flexible Segmentierung von Lidar-Daten ohne umfangreiche Kennzeichnung.
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Ein neues Modell verbessert die Tiefenschätzung, indem es Vorhersagen und Mehrfachanalyse kombiniert.
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DepthFM verbessert die Geschwindigkeit und Genauigkeit bei der Tiefenschätzung mit Hilfe von Flussabgleich-Techniken.
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Federated Learning verbessert die Zusammenarbeit zwischen autonomen Fahrzeugen bei schlechtem Wetter.
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Verstärkendes Lernen verbessert die Testmethoden für die Sicherheit beim autonomen Fahren.
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Die Erkundung des Potenzials von monostatischen ISAC-Systemen in der modernen Kommunikation.
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Neue Methode verbessert die Fussgängererkennung mit RGB- und Wärmebildern.
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Ein neues Modell zur Verbesserung der 3D-Datenanalyse für autonome Systeme.
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Diese Arbeit präsentiert ein Konzept zur Verbesserung der Sicherheit bei der Navigation autonomer Fahrzeuge.
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Forscher nutzen NeRFs, um selbstfahrende Systeme durch simulierte Umgebungen zu verbessern.
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Die Forschung zielt darauf ab, die Maschineninterpretation von 3D-Umgebungen zur Sicherheit zu verbessern.
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Eine neue Methode verbessert LiDAR-Systeme, um die Sicherheit in selbstfahrenden Autos zu erhöhen.
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DriveCoT verbessert die Entscheidungsfindung und Sicherheit von selbstfahrenden Autos.
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Ein Rahmenwerk für Maschinen, um Nutzervorlieben aus visuellen Daten zu lernen.
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Diese Studie untersucht die Rolle von Simulationen bei der Entwicklung von Kontrollrichtlinien für autonome Roboter.
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MAVOS stellt eine effiziente Methode vor, um Objekte in langen Videoclips zu verfolgen.
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Neue Methode verbessert Vorhersagen für sich bewegende Objekte im autonomen Fahren.
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AIDE vereinfacht das Datenmanagement für mehr Sicherheit in selbstfahrenden Autos.
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Eine neue Methode verbessert die Objekterkennung in unterschiedlichen Umgebungen mithilfe von LiDAR-Daten.
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Ein neuer Ansatz verbessert Kamera- und Radarsysteme für eine bessere Objekterkennung.
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Dieses Papier präsentiert eine formelle Methode zum Testen von Verkehrs-Störungen in autonomen Fahrzeugen.
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Eine neue Methode verbessert das Training von selbstfahrenden Autos durch menschenähnliche Interaktion.
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Die Erkennung von grossen Objekten in Umgebungen für autonome Fahrzeuge verbessern.
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Eine neue Methode zur Verbesserung der Trajektorienvorhersage über verschiedene Beobachtungsdauern hinweg.
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UniV2X verbessert autonomes Fahren durch Zusammenarbeit zwischen Fahrzeug und Infrastruktur.
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