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Este artículo explora los desafíos de sincronización en sistemas multi-cuerpo complejos en varias aplicaciones.

Examinando cómo los coches y las motos interactúan en el flujo del tráfico.

Un conjunto de datos a gran escala y un algoritmo avanzado para la eficiencia en la ruta de vehículos.

STEF-DHNet mejora las previsiones de demanda de viajes para ofrecer un mejor servicio y eficiencia.

Examinando métodos de análisis de riesgos para tecnología de conducción autónoma segura.

Un nuevo sistema mejora la evaluación del terreno para vehículos todoterreno usando datos de LiDAR y cámaras.

Este artículo examina nuevos métodos para mejorar la programación periódica a través de cortes divididos.

El aprendizaje automático mejora la precisión del GNSS, superando desafíos en la selección de señales.

Presentamos DSTCGCN para mejorar la precisión en la predicción de tráfico.

Crear un transporte aéreo seguro y eficiente en las ciudades requiere una planificación cuidadosa.

Un nuevo enfoque mejora la previsión del flujo de tráfico usando técnicas de gráficos avanzadas.

Una nueva perspectiva para analizar redes con dualidad nodo-capa revela ideas más profundas.

Explora los avances en la conectividad de grafos y sus aplicaciones prácticas en diferentes áreas.

Optimizando el control del vehículo para equilibrar velocidad y uso de energía de manera efectiva.

Nuevos escudos de seguridad abordan retrasos en sistemas autónomos para asegurar una operación más segura.

Examinando el papel de los controladores para asegurar la seguridad en diferentes sistemas.

Este artículo presenta un modelo novedoso para analizar datos de eventos en estructuras de grafos.

AGC-net mejora las predicciones de tráfico a través del contexto y la adaptabilidad.

Examinando el comportamiento de los conductores y el impacto de la tecnología V2V en la seguridad vial.

El pooling adaptativo puede mejorar la eficiencia del ride sharing y la experiencia del usuario.

La predicción de trayectoria a corto plazo es clave para la seguridad de los vehículos autónomos.

Aprende cómo la predicción de trayectorias asegura una conducción segura para vehículos autónomos.

Una mirada a mejorar la gestión de datos de tráfico a través de lenguaje natural específico de la aplicación.

El uso de bicicletas eléctricas está aumentando, afectando la salud y el medio ambiente.

La investigación explora cómo el DRL mejora el rendimiento de conducción automática en diferentes situaciones.

U-MPPI mejora la planificación de rutas para una navegación autónoma más segura en entornos inciertos.

Analizando el algoritmo codicioso para una gestión efectiva del aparcamiento de coches en garajes.

Este estudio analiza cómo el 5G mejora la precisión del posicionamiento en interiores usando señales multipath.

Un enfoque nuevo para hacer que los coches autónomos sean más seguros y cómodos.

Nuevos métodos mejoran la precisión en los sistemas de reconocimiento de matrículas.

Una mirada a cómo la optimización bilevel mejora la gestión y planificación del tráfico.

TwinLiteNet ofrece una solución ligera para la detección precisa de áreas de conducción y carriles.

Evaluando riesgos en sistemas de detección de obstáculos para trenes autónomos de baja velocidad.

Un nuevo marco mejora la precisión de las simulaciones de comportamiento de viaje en las ciudades.

Nuevos métodos buscan mejorar la seguridad y la privacidad en la comunicación V2X.

El estudio analiza cómo los entornos para ciclismo influyen en la percepción de seguridad y los hábitos de ciclismo.

HUTFormer mejora las predicciones de tráfico al combinar datos a múltiples escalas y técnicas de modelado avanzadas.

Datos de movimiento anonimizado iluminan el comportamiento humano en las ciudades.

Un nuevo método mejora las predicciones de las trayectorias de agentes en movimiento en el transporte.

Usando conjuntos de datos más pequeños para sistemas de detección de objetos 3D más rápidos y baratos.