Este artículo examina cómo los conductores deciden cuándo adelantar en el tráfico mixto.
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Ciencia de vanguardia explicada de forma sencilla
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Un nuevo método mejora la predicción de los movimientos de tráfico para vehículos autónomos.
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Usando Deep Q-Learning para enseñar a los coches autónomos a mantener el carril y evitar colisiones.
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Un nuevo marco aclara el comportamiento de los agentes autónomos al analizar la adherencia a las reglas.
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Un nuevo método mejora la precisión en la predicción de trayectorias sin depender de mapas de alta definición.
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Este artículo examina cómo evaluar las intenciones de los sistemas de IA.
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Nuevo enfoque mejora las predicciones de movimiento de vehículos para sistemas de conducción autónoma.
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Un modelo para vehículos automatizados conectados que mejore la seguridad y eficiencia del tráfico.
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Infraestructura innovadora mejora la seguridad en cruces urbanos concurridos.
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Un enfoque nuevo para hacer que los coches autónomos sean más seguros y cómodos.
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Te presento STZINB-GNN, un modelo mejor para predecir accidentes de tráfico y sus incertidumbres.
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Un nuevo sistema mejora la precisión en la detección de accidentes de tráfico en videos de conducción.
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Un nuevo enfoque mejora la precisión y eficiencia de las predicciones para autos autónomos en el tráfico.
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Un nuevo enfoque mejora la comunicación de los vehículos autónomos con los conductores humanos durante maniobras complejas.
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Un nuevo método mejora las interacciones de los vehículos para una mejor seguridad al conducir.
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La tecnología de conducción autónoma promete carreteras más seguras y menos accidentes.
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Este estudio muestra cómo los conductores manejan las situaciones de incorporación en la carretera.
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Un estudio analiza cómo varían los hábitos de exceso de velocidad en el mundo y su impacto en la seguridad vial.
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Un nuevo método mejora las predicciones de posición futura para vehículos autónomos.
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Un nuevo método personaliza las predicciones de vehículos para mejorar la seguridad y la asistencia al conductor.
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CLLD mejora la detección de carriles en condiciones difíciles usando aprendizaje auto-supervisado.
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Un nuevo método predice el comportamiento de los conductores y mejora la seguridad en el tráfico híbrido.
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Nuevas funciones mejoran cómo los AV aprenden estilos de conducción para interacciones más seguras.
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Un nuevo modelo combina redes neuronales y modelos de elección para hacer predicciones más seguras sobre la conducción.
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MapPrior mejora la percepción BEV, aumentando la precisión y la seguridad para vehículos autónomos.
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La acumulación de datos de radar puede mejorar la detección de objetos en vehículos autónomos.
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Mejorando la comprensión del conductor para una conducción semiautónoma más segura.
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SKoPe3D ofrece datos sintéticos para la detección de puntos clave de vehículos en sistemas de tráfico.
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La predicción de movimientos es clave para el funcionamiento seguro de vehículos autónomos, mejorando el flujo de tráfico y la toma de decisiones.
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Métodos innovadores mejoran la seguridad y precisión de la navegación de vehículos autónomos.
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El dataset Rank2Tell mejora la comprensión de escenas de tráfico para la confianza en la tecnología de autos autónomos.
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Examinando problemas para detectar peatones y mejorar la seguridad vial en vehículos autónomos.
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Investigación sobre cómo detectar objetos inusuales en vehículos autónomos mediante técnicas de imagen avanzadas.
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Explorando mejoras en Aprendizaje por Refuerzo para mejor conducción autónoma.
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Un nuevo modelo mejora los cambios de carril y los adelantamientos de vehículos autónomos.
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Un nuevo modelo mejora cómo los coches autónomos predicen los movimientos de los peatones en zonas concurridas.
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Nuevos métodos mejoran la seguridad en los autos autónomos a través de un mejor modelado de la interacción.
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