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Un nuevo método mejora la seguridad en el aprendizaje por refuerzo al integrar niveles de confianza definidos por el usuario.

Structure flow ofrece información en tiempo real sobre movimiento para robótica y vehículos autónomos.

Un nuevo modelo mejora la precisión en la segmentación 3D utilizando nubes de puntos.

El método UAD reduce las necesidades de datos y mejora la eficiencia en la conducción autónoma.

Un nuevo marco mejora la detección de objetos conocidos y desconocidos en el espacio tridimensional.

CMDPs combinan la maximización de recompensas con la seguridad en aplicaciones de IA.

Un enfoque innovador para la recopilación eficiente de retroalimentación en el aprendizaje por refuerzo para la seguridad.

La investigación evalúa los impactos del diseño sonoro en las interacciones AV-peatón.

Un método para derivar funciones de costo analizando las acciones de expertos en entornos complejos.

Los coches autónomos utilizan sistemas basados en reglas para una navegación más segura en la carretera y para tomar decisiones.

SeFlow mejora la estimación de movimiento para coches autónomos usando aprendizaje auto-supervisado.

Nuevo enfoque mejora el mapeo de nubes de puntos al eliminar objetos dinámicos.

FALCON limpia imágenes borrosas rápido y mantiene la calidad para diferentes aplicaciones.

Descubre cómo los nuevos métodos de computación pueden reducir el uso de energía en sistemas de IA.

Un nuevo método para tomar decisiones de manera eficiente en inteligencia artificial usando grandes modelos del mundo.

Nuevos métodos mejoran los sistemas LiDAR para un mejor rendimiento en condiciones climáticas difíciles.

Un nuevo método de cuadrícula mejora cómo los coches autónomos manejan áreas desconocidas.

Un nuevo método mejora la detección y el seguimiento en vehículos autónomos usando cámaras de múltiple vista.

Un nuevo método mejora la estimación de profundidad usando imágenes de múltiples cámaras.

Nuevo método mejora la detección de objetos en movimiento en entornos dinámicos usando tecnología LiDAR.

Nuevas métricas y el módulo EdgeHead mejoran la detección 3D para vehículos autónomos.

Un nuevo método basado en puntos mejora la comprensión de escenas para vehículos autónomos.

Un nuevo método mejora la detección de objetos en vehículos autónomos a través de la percepción cooperativa.

Un conjunto de datos para mejorar el rendimiento de vehículos autónomos en diferentes condiciones climáticas.

Un nuevo método mejora el reconocimiento de datos de nubes de puntos para vehículos autónomos.

Desarrollando un modelo para segmentación de imágenes precisa en diversas condiciones de conducción.

Métodos innovadores están transformando la forma en que los sistemas detectan y localizan objetos en espacios 3D.

VQA-Diff combina técnicas para mejorar el modelado 3D de vehículos a partir de imágenes del mundo real.

Combinar la alcanzabilidad de Hamilton-Jacobi con el aprendizaje por refuerzo mejora la seguridad en los sistemas de control.

Un nuevo método mejora la navegación de los robots y la evitación de obstáculos.

RHRSegNet mejora la segmentación semántica para imágenes nocturnas, que es clave para la conducción autónoma.

Un nuevo método mejora la seguridad al predecir con precisión el Tiempo hasta la Colisión usando cámaras basadas en eventos.

Nuevas estrategias de enrutamiento mejoran la eficiencia en las redes de transporte.

Un nuevo enfoque aborda la sobreconfianza en sistemas que reconocen múltiples etiquetas.

Este artículo habla sobre métodos para mejorar los sistemas de control usando compresión de datos orientada a metas.

Nuevas estrategias combinan mapeo y predicción de comportamiento para vehículos autónomos.

Descubre cómo la inferencia activa mejora las capacidades de los autos autónomos.

Un conjunto de datos revolucionario busca mejorar la tecnología de camiones autónomos a través de datos extensos y de alta calidad.

Un nuevo marco mejora cómo los vehículos autónomos toman decisiones en entornos de conducción complejos.

Un nuevo método mejora la detección de objetos 3D usando LiDAR e imágenes 2D.