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Una mirada a soluciones basadas en infraestructura para mejorar la percepción de vehículos autónomos.

V2INet mejora la predicción de trayectorias usando datos de múltiples vistas para vehículos autónomos.

Un simulador potente diseñado para mejorar el entrenamiento de coches autónomos a través de la generación rápida de escenarios.

Un nuevo método mejora las predicciones del comportamiento de los peatones para la seguridad vehicular.

Este artículo habla sobre un método unificado para evaluar y mejorar la seguridad vial.

Un nuevo enfoque mejora la capacidad de los coches autónomos para navegar por las rotondas de forma segura.

Analizando gráficos de secuencia de tráfico para un desarrollo confiable de HAV.

Este estudio examina cómo los vehículos pueden usar IA para mejorar la seguridad y la comunicación.

Un nuevo método para reconstruir escenas urbanas de manera precisa y mejorar la seguridad en la conducción autónoma.

Un nuevo sistema busca mejorar la comunicación entre vehículos para una mejor gestión del tráfico.

La investigación busca mejorar la seguridad en las rotondas al predecir las zonas de dilema.

Snapshot mejora la predicción de trayectorias de peatones para un tráfico urbano más seguro.

Los entornos urbanos presentan desafíos únicos para el rendimiento y la fiabilidad de los sistemas de radar automotriz.

Una mirada a las medidas de seguridad para los vehículos automatizados conectados en nuestras calles.

Un nuevo sistema mejora la detección de semáforos para una conducción autónoma más segura.

Un estudio sobre patrones de lesiones en niños menores de 10 años en Camerún.

Un nuevo marco mejora la predicción de movimiento para coches autónomos, aumentando la seguridad y la eficiencia.

Un nuevo enfoque para ayudar a los coches autónomos a tomar decisiones más seguras en la carretera.

Los vehículos robot mejoran la gestión del tráfico y reducen los tiempos de espera en intersecciones concurridas.

Examinando cómo la gente cruza calles para mejorar la seguridad con vehículos autónomos.

Mejorando la detección de señales de tráfico para vehículos autónomos más seguros con métodos de aprendizaje de pocos ejemplos.

Los investigadores estudian los patrones de conducción para mejorar las respuestas de los vehículos automáticos.

Un estudio revela información sobre la seguridad vial a través de eventos cercanos a choques en San Antonio.

La investigación revela sesgo contra los conductores hispanos durante los encuentros de tráfico con la policía.

Aprende cómo los coches autónomos evitan accidentes usando maniobras evasivas de riesgo mínimo.

Explora cómo los juegos psicológicos influyen en nuestras decisiones en la vida diaria.

Un nuevo sistema busca reducir las violaciones de luz roja y mejorar la seguridad vial.

Un nuevo marco mejora las predicciones y decisiones para vehículos autónomos.

Un sistema que detecta acciones de conducción distraída usando análisis de video avanzado.

VADet mejora la detección de objetos en vehículos autónomos usando una agregación inteligente de frames.

Explorando cómo los coches autónomos pueden interactuar de manera segura con los conductores humanos.

Un nuevo marco tiene como objetivo mejorar la seguridad en vehículos autónomos a través de simulaciones específicas.

Un nuevo modelo mejora las predicciones para vehículos autónomos en tráfico complejo.

Los coches autónomos enfrentan desafíos para fusionarse en las autopistas. La seguridad es lo principal.

Un estudio revela cómo las diferencias culturales moldean los hábitos de cruce de peatones.

Un nuevo método combina el seguimiento 2D y 3D para una mejor reconstrucción de escenas.

Los vehículos autónomos conectados usan la colaboración para un viaje más seguro y inteligente.

NEST ayuda a los vehículos autónomos a predecir movimientos, mejorando la seguridad y eficiencia en las carreteras.

Descubre cómo la conectividad cerebral influye en el rendimiento y la seguridad al conducir.

C2F-TP mejora las predicciones de coches autónomos para carreteras más seguras.