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Adaptar DINOv2 mejora la segmentación BEV para autos autónomos más seguros.

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Una mirada a los avances en la toma de decisiones para vehículos autónomos.

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Un nuevo enfoque para ayudar a los coches autónomos a tomar decisiones más seguras en la carretera.

RenderWorld utiliza datos visuales para una tecnología de conducción autónoma más segura.

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Un nuevo sistema mejora las predicciones de seguridad para vehículos autónomos en entornos desafiantes.

TrajSSL mejora la detección de objetos en 3D usando menos datos etiquetados gracias a la predicción de movimiento.

Un marco para mejorar la localización de vehículos utilizando la integración de datos de múltiples sensores.

Un nuevo método ligero para odometría visual-inercial mejora el rendimiento en entornos difíciles.

Un nuevo método mejora la seguridad de los vehículos autónomos en situaciones riesgosas.

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Un estudio sobre cómo controlar el movimiento vertical para mejorar la comodidad y seguridad en los vehículos.

Un nuevo método mejora la precisión del seguimiento en escenas de rápido movimiento usando tecnología basada en eventos.

Examinando cómo la gente cruza calles para mejorar la seguridad con vehículos autónomos.

Un nuevo enfoque combina LiDAR y cámaras para una mejor precisión en la detección.

Un nuevo enfoque mejora el control en entornos inciertos usando procesos gaussianos.

Un evento para mejorar los modelos de segmentación de imágenes para coches autónomos más seguros.

La investigación destaca un nuevo enfoque para el aprendizaje en tiempo real en coches autónomos.

Mejorando la detección de señales de tráfico para vehículos autónomos más seguros con métodos de aprendizaje de pocos ejemplos.

Un nuevo marco mejora la estimación de la posición de la cámara en diferentes entornos.

Nuevos enfoques mejoran la precisión del seguimiento de ubicación de dispositivos en interiores.

Un nuevo modelo mejora la predicción de movimiento para coches autónomos con recursos mínimos.

Un nuevo método mejora el reconocimiento de lugares LiDAR para robots y coches autónomos.

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Este estudio destaca la importancia de la detección de objetos en zonas de construcción para autos autónomos.

MemFusionMap mejora el mapeo HD en tiempo real usando información de cuadros anteriores.

Un nuevo método mejora la precisión en la estimación de velocidad para drones usando datos de radar y acelerómetros.

3DIOC determina de manera eficiente los objetivos de control a partir de datos sin necesitar modelos del sistema.