Neuste Artikel für Transportsicherheit

Anomalieerkennung ist super wichtig für die Sicherheit von vernetzten und autonomen Fahrzeugen.

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

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

Dieses Papier untersucht Möglichkeiten, unnötige Eingriffe von Fahrern in automatisierten Fahrzeugen zu minimieren.

Intelligente Strasseninfrastruktur verbessert die Sicherheit und Effizienz für selbstfahrende Autos.

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

Ein neuer visionsbasierter Ansatz, um das autonome Parken für selbstfahrende Autos zu vereinfachen.

Ein neues Framework verbessert die Fehlersuche bei Zügen mit fortschrittlichen Deep-Learning-Techniken.

Bench2Drive bietet eine faire Bewertungsmethode für Technologien im autonomen Fahren.

Ein Rahmenwerk zur Umwandlung von Verkehrsregeln in formale Logik für autonome Fahrzeuge.

Ein neuer Ansatz, um die Stabilität in Systemen mit Zeitverzögerungen zu verstehen.

Eine neue Methode verbessert die Bewegungsplanung für selbstfahrende Autos mithilfe von Strömungsdynamik.

Die Studie konzentriert sich auf das Verhalten von Fahrzeugen, die einander folgen, und auf Führer-Nachfolger-Paare im chaotischen Verkehr.

Neue Strategien zielen darauf ab, die Sicherheit und Effizienz von CAVs in fahrbahnfreien Umgebungen zu verbessern.

Die Fahrzeugkommunikation mit moderner Technologie verbessern für sicherere Strassen.

Neuer TOKEN-Ansatz verbessert den Umgang mit seltenen Fahrereignissen in autonomen Fahrzeugen.

Ein neues Modell verbessert die mobile Kommunikation zwischen beweglichen Geräten.

Ein neues Modell verbessert die Trajektorienvorhersage für selbstfahrende Autos unter verschiedenen Bedingungen.

Neue Methoden verbessern die Trajektorienvorhersage für sichereres autonomes Fahren.

Eine neue Methode soll Fahrabsichten durch das Monitoring der Gehirnaktivität vorhersagen.

Ein Rahmen zur Klassifizierung verschiedener Fahrmuster, um die Verkehrssicherheit zu verbessern.

Ein neuer Geschwindigkeitsregler für automatisierte Fahrzeuge verbessert das Verkehrsmanagement.

Neues Modell verbessert die Objekterkennung für vernetzte autonome Fahrzeuge.

Eine neue Methode erstellt Strassenansichten aus der Vogelperspektive für selbstfahrende Autos.

Dieses Projekt testet Methoden zum Spurhalten für sichereren Betrieb von selbstfahrenden Fahrzeugen.

Eine neue Methode verbessert die Zusammenarbeit zwischen automatisierten und menschlich gesteuerten Fahrzeugen.

Wettbewerb zeigt, wie man sicherer fahren kann, selbst bei schlechten Bedingungen.

Ein Überblick über wichtige Steuerungstechniken in der Technologie autonomer Fahrzeuge.

Entdecke, wie SymAware die Zusammenarbeit und Sicherheit in autonomen Systemen verbessert.

Diese Studie hebt die Bedeutung der Objekterkennung in Baustellen für selbstfahrende Autos hervor.

CASPFormer bringt frischen Wind in die Trajektorienvorhersage mit Vogelperspektivbildern.

Eine Studie über die Schwingungseffekte und den Einsatz von Trennwänden beim Transport von LNG-Tanks.

Neue adaptive Erkennungsalgorithmen verbessern die Zielidentifikation in komplexen Umgebungen.

Ein neuer Ansatz, um das Verkehrsverhalten mit fortschrittlichen KI-Modellen vorherzusagen.

Forscher verbessern die Erkennung von Verkehrsampeln für selbstfahrende Autos bei schlechtem Wetter.

Nett sein hilft KI, den Menschen besser zu dienen.

MFTP verändert, wie autonom fahrende Autos Bewegungen vorhersagen, ohne detaillierte Karten.

Dieses System verbessert, wie wir kleine Objekte auf der Strasse überwachen.

Kombination von Lokalisierung und Tracking für sichereres autonomes Fahren.

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