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

MLLM-AD-4o mejora la seguridad de los coches autónomos en condiciones climáticas difíciles.

Explorando el uso de RTDETR para carreteras más seguras en Bangladés.

Un nuevo método en 3D mejora la claridad de la imagen y reduce el desorden.

Un enfoque innovador utiliza grabaciones de cámaras de tablero para crear simulaciones realistas para autos autónomos.

Los ingenieros usan modelos de lenguaje para crear escenarios únicos para las pruebas de manejo autónomo seguro.

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

Métodos innovadores mejoran el reconocimiento de carreteras para autos autónomos en condiciones de nieve.

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

Nueva técnica mejora la segmentación de mapas para vehículos autónomos usando información de alta frecuencia.

Nuevos modelos de radar mejoran la detección para vehículos autónomos en climas difíciles.

Una plataforma que mejora la comunicación y colaboración entre vehículos autónomos.

Combinar cámaras de eventos y basadas en fotogramas mejora las capacidades de estimación de movimiento.

Nuevos métodos mejoran el reconocimiento de objetos en diferentes condiciones climáticas usando datos sintéticos.