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Un nuevo enfoque para el análisis de seguridad usando funciones de barrera estocásticas por partes.

Estamos combinando datos de cámaras y radares para mejorar la detección de objetos en los vehículos autónomos.

Presentamos una plataforma de investigación flexible para la innovación en conducción automatizada.

Nuevo modelo mejora el reconocimiento del entorno del vehículo usando cámaras y LiDAR.

Los robots pueden mejorar la navegación clasificando diferentes terrenos en entornos difíciles.

Evaluando técnicas de traducción de imágenes en las pruebas de coches autónomos.

Nuevos métodos mejoran la seguridad al medir la confianza en las decisiones de los vehículos autónomos.

Presentando un nuevo marco para animaciones realistas de peatones en el entrenamiento de vehículos autónomos.

Este método mejora la seguridad de los autos autónomos mediante técnicas de detección mejoradas.

Un nuevo sistema predice las acciones de los peatones y conductores, mejorando la seguridad vial.

La investigación se centra en cómo los vehículos autónomos pueden igualar los estilos de conducción humanos para mayor comodidad.

M3Net mejora la segmentación LiDAR para autos autónomos al integrar diferentes conjuntos de datos y sensores.

Abordando problemas de comunicación para un pelotón de vehículos más seguro y eficiente.

Un método para entrenar a los agentes a seguir reglas mientras maximizan recompensas.

El aprendizaje federado enfrenta nuevos ataques de envenenamiento, poniendo en peligro la seguridad en la tecnología de autos autónomos.

Un nuevo método mejora la seguridad en la accesibilidad de alta dimensión para vehículos autonómos.

BadFusion usa datos de la cámara para lanzar ataques de puerta trasera en sistemas de conducción autónoma.

Nuevo modelo de IA mejora la comprensión de imágenes en tres dimensiones.

PAFOT mejora las pruebas de seguridad para coches autónomos mediante técnicas de simulación avanzadas.

Un enfoque nuevo para evaluar cómo los conductores se comunican e interactúan en la carretera.

DriveWorld mejora la tecnología de conducción autónoma al analizar datos espaciales y temporales.

Combinando datos de LiDAR y cámara para mejorar la eficiencia de la tecnología de conducción autónoma.

Un nuevo algoritmo mejora la seguridad y la eficiencia en vehículos autónomos conectados.

Este estudio desarrolla un controlador para vehículos autónomos para mejorar la seguridad en el tráfico.

Nuevo sistema protege vehículos autónomos de ataques de suplantación de GPS.

Este artículo habla sobre un método distribuido para la gestión del tráfico usando vehículos conectados.

NaviSlim optimiza la navegación de drones adaptando recursos a los entornos.

La infraestructura inteligente en la carretera mejora la seguridad y la eficiencia de los coches autónomos.

Explorando rutas de tránsito híbridas semi-demanda para mejor acceso y eficiencia.

EdgeLoc combina métodos tradicionales y modernos para un mejor seguimiento de la ubicación de vehículos.

Una mirada al parpadeo en el control y su impacto en la eficiencia del sistema.

Explorando cómo los vehículos autónomos pueden integrarse de manera segura en el tráfico aéreo ocupado.

Nuevos métodos mejoran la precisión del seguimiento de vehículos usando datos de radar y cámara.

Un método para verificar la seguridad en coches autónomos y drones usando redes neuronales.

Un método para asegurar redes neuronales contra vulnerabilidades en la memoria.

Una nueva caja de herramientas mejora la segmentación LiDAR para autos autónomos más seguros.

Este artículo examina cómo los sensores mejoran las decisiones a pesar de que los datos estén incompletos.

Un nuevo método utiliza sensores básicos para crear mapas detallados para vehículos autónomos.

Un nuevo enfoque mejora los coches autónomos al imitar los patrones de pensamiento humano.

Mejorando los sistemas LiDAR para un mejor reconocimiento de objetos en vehículos autónomos.