Últimos artículos para Vehículos Autónomos

Un nuevo método mejora cómo los coches entienden su entorno.

Explorando el impacto del pre-entrenamiento DINO en el rendimiento y la adaptabilidad de vehículos autónomos.

Un enfoque novedoso que se centra en la profundidad por objeto mejora la precisión en la detección 3D.

Examinando las vulnerabilidades y posibles ataques a la tecnología NeRF.

Un nuevo modelo mejora la comunicación móvil entre dispositivos en movimiento.

El modelo V2X-M2C mejora cómo los vehículos perciben su entorno a través de la colaboración.

Explorando un nuevo enfoque para la optimización de preferencias multi-objetivo.

Un nuevo método combina datos de cámaras de eventos y de fotogramas para mejorar la detección de objetos.

Este estudio analiza cómo los métodos VPR modernos mejoran la fusión de submapas en sistemas de SLAM visual.

Explorando nuevos métodos para la localización de usuarios en redes 6G usando grandes arreglos de antenas.

Un nuevo método mejora la generación de imágenes para la conducción autónoma en condiciones adversas.

Un nuevo modelo para entender entornos 3D usando descripciones basadas en texto.

Los modelos estocásticos no locales mejoran la gestión del tráfico y reducen la congestión.

DACCA mejora la detección de carriles mediante un mejor aprendizaje de características y agregación de contexto.

Un nuevo método mejora la odometría visual para vehículos submarinos.

Un nuevo método mejora la detección de fallos en modelos de coches autónomos.

Nuevos métodos mejoran la seguridad en los coches autónomos ante obstáculos impredecibles.

Revolucionando la detección de carriles para autos autónomos con más precisión y comprensión.

Nuevos métodos combinan datos de la cámara con GPS para mejorar la precisión de la ubicación.

Un nuevo método mejora la segmentación semántica 3D integrando técnicas 2D.

Un nuevo método mejora la detección de objetos desconocidos en imágenes variadas.

Explorando formas de mejorar el reconocimiento de lugares usando diferentes datos de sensores.

Este estudio examina cómo el desenfoque gaussiano afecta la detección de objetos en entornos simulados.

Una nueva plataforma mejora las pruebas para vehículos autónomos a través de simulaciones de carreras realistas.

Este artículo habla sobre el papel de las Convoluciones Deformables en la mejora de la segmentación semántica para la conducción autónoma.

Examinando cómo el tiempo de los datos de los sensores afecta la seguridad y el rendimiento de los vehículos autónomos.

Evaluando modelos de lenguaje grandes para mejorar la seguridad vial en coches autónomos.

Un nuevo enfoque mejora cómo los vehículos predicen las acciones de los peatones.

Un nuevo método mejora la precisión y eficiencia en la detección de objetos 3D usando RNN de Grupo Lineal.

Este estudio examina un método para mejorar la segmentación en diferentes condiciones de manejo.

Este artículo habla sobre los métodos más recientes en la detección de objetos en video.

Un nuevo modelo usa texto para guiar la creación de datos LiDAR, reduciendo costos y mejorando la precisión.

Un nuevo sistema mejora las predicciones de los movimientos de vehículos cercanos para los coches autónomos.

Un nuevo enfoque para mejorar la precisión del mapeo LiDAR en robótica.

Un nuevo enfoque para analizar la alcanzabilidad en sistemas influenciados por la aleatoriedad.

El marco RoCo aborda errores de posición para mejorar la detección de objetos en la colaboración de vehículos.

El agrupamiento de múltiples tareas mejora la eficiencia de aprendizaje y el rendimiento en diversas aplicaciones de IA.

Nuevos métodos mejoran la precisión en el seguimiento de objetos usando solo mediciones de distancia.

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

Un nuevo método mejora la predicción de videos al separar los elementos de la escena para hacer mejores pronósticos.