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DriveAdapter conecta la percepción y la planificación para un mejor manejo autónomo.

Un nuevo enfoque para mejorar la seguridad de los vehículos autónomos contra amenazas cibernéticas.

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Nuevas técnicas mejoran la detección de OOD manteniendo la precisión en la clasificación.

Nuevos métodos mejoran el reconocimiento de objetos en distintos entornos para autos autónomos.

Un nuevo método mejora la seguridad del movimiento de montacargas en entornos concurridos.

Nuevo método mejora la identificación de objetos extraños en la carretera.

Nuevos métodos mejoran la resistencia de los sistemas de detección de objetos a los cambios adversariales.

Combinar datos de LiDAR y cámara mejora la precisión en la segmentación panorámica 3D.

Un nuevo método para rastreo y segmentación usando solo modelos de apariencia.

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Un nuevo método mejora la detección de objetos 3D para vehículos autónomos usando representación BEV.

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Explorando el papel de AirComp en el procesamiento eficiente de datos inalámbricos.

NP-SemiSeg mejora la precisión de la segmentación semántica mientras estima la incertidumbre.

Un estudio presenta un conjunto de datos y técnicas para mejorar la claridad de las imágenes durante la lluvia.

Un método que reduce la complejidad de las redes neuronales para mejorar la eficiencia de la verificación.

Mejorando la navegación de embarcaciones de superficie no tripuladas con técnicas avanzadas de procesamiento de imágenes.

Este artículo habla sobre la importancia de predecir el movimiento de los peatones para la seguridad de los vehículos autónomos.

Nuevo marco mejora la fusión de sensores y la calibración para dispositivos autónomos.

Un nuevo sistema modular mejora la precisión de la estimación del estado del vehículo.

Este estudio muestra cómo los conductores manejan las situaciones de incorporación en la carretera.

SegDA mejora el reconocimiento de objetos en imágenes del mundo real para coches autónomos.

Un nuevo modelo mejora la estimación de profundidad usando una sola imagen.

Examinando métodos de localización cooperativa para vehículos submarinos sin GPS.

Una mirada a LPVMPC y NMPC para manejar de forma segura.

Un nuevo conjunto de datos mejora el entrenamiento de coches autónomos para condiciones difíciles de carretera.

Un nuevo enfoque mejora la detección de obstáculos en vehículos autónomos a través de maniobras planificadas.

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Nuevos métodos aseguran la precisión de la posición de la cámara en aplicaciones críticas.

Un nuevo método mejora las predicciones de posición futura para vehículos autónomos.

Te presentamos CoverNav, un método para que los robots encuentren caminos ocultos en áreas al aire libre.

Explorando las últimas mejoras en los sistemas de coches de carrera autónomos para mejor rendimiento y seguridad.

Nuevas técnicas mejoran la percepción de los coches autónomos sin necesidad de un montón de datos etiquetados.

PatchContrast mejora la detección de objetos en vehículos autónomos usando datos no etiquetados de manera eficiente.

Una mirada a técnicas de refuerzo robustas para una toma de decisiones confiable.

Un nuevo método mejora la auto-localización de vehículos usando cámaras e imágenes de satélite.

Un nuevo modelo combina memoria y anticipación para mejorar la predicción de acciones.

Un nuevo enfoque para proteger los datos sensibles capturados por coches autónomos.

La investigación en redes de detección-segmentación mejora la seguridad en los coches autónomos.