Die Kombination von LiDAR- und Kameradaten, um die Effizienz der autonomen Fahrtechnologie zu verbessern.
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Hochmoderne Wissenschaft einfach erklärt
Die Kombination von LiDAR- und Kameradaten, um die Effizienz der autonomen Fahrtechnologie zu verbessern.
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Ein neuer Ansatz verbessert selbstfahrende Autos, indem er menschliche Denkweisen nachahmt.
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Ein neues Toolkit unterstützt die Zusammenarbeit beim Design von Schnittstellen für Fussgänger und Fahrzeuge.
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Die UAD-Methode reduziert den Datenbedarf und steigert die Effizienz im autonomen Fahren.
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LCSim bietet verbesserte Werkzeuge für realistische städtische Verkehrsszenarien.
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Selbstfahrende Autos nutzen regelbasierte Systeme für sichereres Fahren und Entscheidungen auf der Strasse.
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Effiziente Steuerungsdesign für unsichere Systeme mit Abstraktionstechniken.
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SeFlow verbessert die Bewegungsabschätzung für selbstfahrende Autos mit selbstüberwachtem Lernen.
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Dieses Papier untersucht Möglichkeiten, wie man die Kalibrierung von Modellen und die Vorhersagegenauigkeit besser bewerten kann.
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Eine neue Methode verbessert die Sicherheit, indem sie die Zeit bis zur Kollision genau mit ereignisbasierten Kameras vorhersagt.
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Lern, wie aktives Inferenz die Fähigkeiten von Selbstfahrenden Autos verbessert.
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DACCA verbessert die Fahrspurerkennung durch optimiertes Feature-Learning und Kontextaggregation.
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Die Revolutionierung der Spurenerkennung für selbstfahrende Autos mit verbesserter Genauigkeit und Verständnis.
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Ein neuer Ansatz zur Verbesserung der Leistung in hierarchischem föderierten Lernen.
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Die Auswirkungen von digitalen Zwillingen auf Fahrzeugnetze und Kommunikation erkunden.
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Ein Framework verbessert die Sicherheit in vernetzten Fahrzeugen und schützt gleichzeitig die Privatsphäre der Nutzer.
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Ein kleines Stadtmodell hilft bei der Forschung zu selbstfahrenden Autos und smarten Verkehrssystemen.
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Ein neuer Ansatz verbessert die Fähigkeit von selbstfahrenden Autos, sicher im Kreisverkehr zu fahren.
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Die Kombination von Kamera- und LiDAR-Daten verbessert die Erkennungsmöglichkeiten von autonomen Fahrzeugen.
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Entdecke, wie V2X-Kommunikation die Verkehrssicherheit und das Verkehrsmanagement verändert.
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Neue Methode verbessert die Sicherheit für autonome Autos mit einer einzelnen RGB-D Kamera.
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Eine neue Trainingsmethode verbessert die 3D-Objekterkennung mit synthetischen und realen Daten.
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Ein neuer Ansatz verbessert die Drift-Sicherheit für selbstfahrende Autos mithilfe von Physik.
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Die Kombination aus Verhaltensklonierung und PPO verbessert die Trajektorienplanung für selbstfahrende Autos.
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Digitale Zwillinge nutzen, um den Verkehr an Kreisverkehren zu optimieren und die Kommunikation zwischen Fahrzeugen zu verbessern.
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Ein Framework zur Verbesserung der Fahrzeuglokalisierung durch Integration von Daten mehrerer Sensoren.
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Erforschen, wie Sprachmodelle autonome Fahrtechnologien verbessern.
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Forschung zeigt einen neuen Ansatz für das Lernen in Echtzeit bei selbstfahrenden Autos.
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Ein neues Modell verbessert die Bewegungsprognose für selbstfahrende Autos mit minimalen Ressourcen.
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Innovative Methoden verbessern das Verständnis der Umgebung für selbstfahrende Fahrzeuge.
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HeightMapNet verbessert die Kartierung für selbstfahrende Autos, indem es Genauigkeit und Detailtreue erhöht.
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Polar R-CNN verbessert die Spurenerkennung und steigert die Effizienz und Leistung.
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Neue Pilotsequenzen verbessern die Kommunikation in sich schnell verändernden Umgebungen.
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SplatAD kombiniert Kamera- und Lidar-Daten für schlauere selbstfahrende Autos.
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Ein neues Modell verbessert die Vorhersagen für autonome Fahrzeuge im komplizierten Verkehr.
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Neue Methoden helfen smarten Autos, aus minderwertigen Strassenbildern zu lernen.
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Erforschung von kooperativer Technologie in selbstfahrenden Autos für mehr Sicherheit und Effizienz.
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Lern, wie man nahtlos Verkehrslinien zu bestehenden Netzen hinzufügt.
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Neue Methode verbessert die Navigation und Objekterkennung bei selbstfahrenden Fahrzeugen.
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HoloDrive kombiniert 2D- und 3D-Daten für schlauere selbstfahrende Autos.
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