Últimos artículos para Seguridad en el transporte

La detección de anomalías es clave para la seguridad de los vehículos conectados y autónomos.

DriveWorld mejora la tecnología de conducción autónoma al analizar datos espaciales y temporales.

Un nuevo algoritmo mejora la seguridad y la eficiencia en vehículos autónomos conectados.

Este documento explora formas de minimizar intervenciones innecesarias de los conductores en vehículos automatizados.

La infraestructura inteligente en la carretera mejora la seguridad y la eficiencia de los coches autónomos.

Un nuevo método utiliza sensores básicos para crear mapas detallados para vehículos autónomos.

Una nueva forma de usar visión para hacer más fácil el estacionamiento automático de autos autónomos.

Un nuevo marco mejora la detección de fallos en trenes usando técnicas avanzadas de aprendizaje profundo.

Bench2Drive ofrece un método de evaluación justo para tecnologías de conducción autónoma.

Un marco para convertir las reglas de tráfico en lógica formal para vehículos autónomos.

Un enfoque nuevo para entender la estabilidad en sistemas con retrasos temporales.

Un nuevo método mejora la planificación de movimiento para coches autónomos usando dinámica de fluidos.

El estudio se centra en el comportamiento de seguir a vehículos y en pares de líder-seguidor en tráfico caótico.

Nuevas estrategias buscan mejorar la seguridad y eficiencia de los CAV en entornos sin carriles.

Mejorando la comunicación entre vehículos con tecnología avanzada para unas carreteras más seguras.

Nuevo enfoque TOKEN mejora el manejo de eventos de conducción raros en vehículos autónomos.

Un nuevo modelo mejora la comunicación móvil entre dispositivos en movimiento.

Un nuevo modelo mejora la predicción de trayectorias para autos autónomos en diversas condiciones.

Nuevos métodos mejoran la predicción de trayectorias para una conducción autónoma más segura.

Un nuevo método busca predecir las intenciones al volante mediante el monitoreo de la actividad cerebral.

Un marco para clasificar patrones de conducción diversos para mejorar la seguridad vial.

Un nuevo controlador de velocidad para vehículos automáticos mejora la gestión del tráfico.

Nuevo modelo mejora la detección de objetos para vehículos autónomos conectados.

Un nuevo método genera imágenes de vista de calle desde una vista de pájaro para autos autónomos.

Este proyecto prueba métodos de seguimiento de carriles para una operación más segura de vehículos autónomos.

Un nuevo método mejora la cooperación entre vehículos automatizados y los conducidos por humanos.

La competencia muestra los esfuerzos por modelos de conducción más seguros en condiciones adversas.

Una visión general de las técnicas de control clave en la tecnología de vehículos autónomos.

Descubre cómo SymAware mejora la colaboración y la seguridad en sistemas autónomos.

Este estudio destaca la importancia de la detección de objetos en zonas de construcción para autos autónomos.

CASPFormer innova la predicción de trayectorias usando imágenes desde arriba.

Un estudio sobre los efectos de sloshing y el uso de deflectores en el transporte de tanques de GNL.

Nuevos algoritmos de detección adaptativos mejoran la identificación de objetivos en entornos complejos.

Un nuevo enfoque para predecir el comportamiento del tráfico usando modelos de IA avanzados.

Investigadores mejoran el reconocimiento de semáforos para coches autónomos en mal tiempo.

Ser amable ayuda a la IA a servir a los humanos de manera más efectiva.

MFTP transforma cómo los coches autónomos predicen movimientos sin mapas detallados.

Este sistema mejora la forma en que monitoreamos objetos pequeños en la carretera.

Combinando localización y seguimiento para una conducción autónoma más segura.

SpaRC mejora la conciencia del vehículo al combinar datos de radar y de cámara para una mejor detección de objetos.