Neuste Artikel für Autonome Fahrzeuge

Ein flexibles Forschungsplattform für Innovationen im Bereich autonomes Fahren.

Neues Modell verbessert die Fahrzeugumgebungswahrnehmung mit Kameras und LiDAR.

Roboter können die Navigation verbessern, indem sie verschiedene Geländetypen in herausfordernden Umgebungen klassifizieren.

Bewertung von Bildübersetzungstechniken beim Testen von selbstfahrenden Autos.

Neue Methoden verbessern die Sicherheit, indem sie das Vertrauen in die Entscheidungen von selbstfahrenden Fahrzeugen messen.

Ein neues Framework für realistische Fussgängeranimationen im Training von autonomen Fahrzeugen.

Diese Methode verbessert die Sicherheit von selbstfahrenden Autos durch verbesserte Erkennungstechniken.

Ein neues System sagt die Aktionen von Fussgängern und Fahrern voraus und verbessert die Verkehrssicherheit.

Die Forschung konzentriert sich darauf, wie autonome Fahrzeuge den Fahrstil von Menschen anpassen können, um mehr Komfort zu bieten.

M3Net verbessert die LiDAR-Segmentierung für selbstfahrende Autos, indem es verschiedene Datensätze und Sensoren integriert.

Kommunikationsprobleme angehen für sichereres und effizienteres Fahrzeugplatooning.

Eine Methode, um Agenten zu trainieren, Regeln zu befolgen und gleichzeitig Belohnungen zu maximieren.

Federated Learning sieht sich neuen Vergiftungsangriffen gegenüber, die die Sicherheit der autonomen Technologie bedrohen.

Eine neue Methode verbessert die Sicherheit in hochdimensionaler Erreichbarkeit für autonome Fahrzeuge.

BadFusion nutzt Kameradaten, um Hintertürangriffe auf autonom fahrende Systeme zu starten.

Neues KI-Modell verbessert das Verständnis von Bildern in drei Dimensionen.

PAFOT verbessert die Sicherheitstests für selbstfahrende Autos durch fortschrittliche Simulationstechniken.

Ein neuer Ansatz, um zu bewerten, wie Fahrer kommunizieren und auf der Strasse interagieren.

DriveWorld verbessert die autonomes Fahren-Technologie, indem es räumliche und zeitliche Daten analysiert.

Die Kombination von LiDAR- und Kameradaten, um die Effizienz der autonomen Fahrtechnologie zu verbessern.

Ein neuer Algorithmus verbessert die Sicherheit und Effizienz bei vernetzten autonomen Fahrzeugen.

Diese Studie entwickelt einen Controller für autonome Fahrzeuge, um die Sicherheit im Verkehr zu verbessern.

Neues System schützt autonome Fahrzeuge vor GPS-Spoofing-Angriffen.

Dieser Artikel behandelt eine verteilte Methode zur Verkehrssteuerung mit vernetzten Fahrzeugen.

NaviSlim optimiert die Drohnennavigation, indem es Ressourcen an die Umgebungen anpasst.

Intelligente Strasseninfrastruktur verbessert die Sicherheit und Effizienz für selbstfahrende Autos.

Erforschen von halb-on-Demand Hybrid-Transit-Routen für besseren Zugang und Effizienz.

EdgeLoc kombiniert traditionelle und moderne Methoden für eine bessere Fahrzeugortung.

Ein Blick auf das Plaudern in der Steuerung und wie es die Systemeffizienz beeinflusst.

Erforschen, wie autonome Fahrzeuge sicher in belebten Luftraum integriert werden können.

Neue Methoden verbessern die Genauigkeit der Fahrzeugverfolgung mit Radar- und Kameradaten.

Eine Methode zur Überprüfung der Sicherheit bei selbstfahrenden Autos und Drohnen mit Hilfe von neuronalen Netzwerken.

Eine Methode, um neuronale Netzwerke gegen Schwachstellen im Speicher abzusichern.

Ein neues Toolkit verbessert die LiDAR-Segmentierung für sicherere selbstfahrende Autos.

Dieses Papier untersucht, wie Sensoren Entscheidungen verbessern, obwohl die Daten unvollständig sind.

Eine neue Methode nutzt einfache Sensoren, um detaillierte Karten für autonome Fahrzeuge zu erstellen.

Ein neuer Ansatz verbessert selbstfahrende Autos, indem er menschliche Denkweisen nachahmt.

LiDAR-Systeme verbessern, um die Objekterkennung in autonomen Fahrzeugen zu optimieren.

Techniken, um Roboter zu bestimmten Orten zu leiten und dabei Hindernisse zu vermeiden.

UniTraj geht die Herausforderungen des Multi-Agenten-Trajektorien-Modellierens mit einem einheitlichen Ansatz an.