Últimos artículos para Vehículos Autónomos

Un método para guiar USVs sin GPS usando tecnología de UAV.

Examinando cómo el aprendizaje automático se adapta a objetivos en movimiento en situaciones en tiempo real.

Este estudio compara diferentes modelos de YOLOv5 para identificar varios tipos de vehículos en diferentes condiciones.

Un nuevo método detecta obstáculos inesperados sin necesidad de un entrenamiento extenso para una conducción autónoma más segura.

Investigando ataques por backdoor y los riesgos que tienen para los sistemas de detección de objetos.

Este trabajo se centra en explicar la toma de decisiones en IA usando Monte Carlo Tree Search.

Una mirada a los últimos avances en segmentación de imágenes y sus aplicaciones.

Las cámaras de eventos capturan cambios en las escenas, revolucionando la forma en que interpretamos los datos visuales.

La anotación de superpíxeles de entidad reduce costos y mejora la eficiencia del etiquetado de imágenes.

Las nuevas tecnologías están mejorando la eficiencia de los detectores de luz en el infrarrojo cercano.

Explorando el papel de SLAM y RL en mejorar la navegación de robots.

Un nuevo enfoque mejora la detección de objetos en nubes de puntos 3D para autos autónomos.

El nuevo modelo NightFormer mejora el procesamiento de imágenes nocturnas para una navegación más segura.

Este estudio analiza cómo la actividad cerebral de los pasajeros puede mejorar la seguridad en vehículos automatizados.

Un nuevo método mejora la precisión de la estimación del estado para autos de carrera a alta velocidad.

El chip Loihi-2 de Intel mejora la fusión de sensores con velocidad y eficiencia.

Un nuevo método mejora la precisión de velocidad para autos de carrera autónomos.

Un nuevo método mejora la localización de imágenes de vista de calle usando datos secuenciales.

Los ataques de Denegación de Servicio representan riesgos para la seguridad y el rendimiento de los vehículos autónomos.

Nuevos métodos mejoran la claridad y precisión de las nubes de puntos 3D.

Explicaciones claras de IA generan confianza y aseguran un uso responsable en varios campos.

Mejorando los modelos de percepción para coches autónomos usando métodos innovadores de entrenamiento de imágenes.

Un nuevo enfoque mejora la seguridad al derrapar para coches autónomos usando física.

La investigación destaca métodos para mejorar el aprendizaje automático en vehículos autónomos usando datos de video.

Un marco mejora el rendimiento de AUV a través de asociaciones con USV para la recolección de datos submarinos.

Hablando sobre los beneficios de compartir datos de pruebas de vehículos autónomos para la seguridad pública.

Este artículo habla sobre el impacto de los ataques DoS en grupos de vehículos.

Combinando seguridad y fiabilidad para mejorar los sistemas de procesamiento de imágenes en vehículos autónomos.

Un nuevo método para estimar la profundidad de manera precisa a partir de secuencias de video.

Un nuevo método mejora la claridad de imagen para vehículos autónomos en mal tiempo.

Snapshot mejora la predicción de trayectorias de peatones para un tráfico urbano más seguro.

Nuevo método mejora la localización de multitudes usando varias vistas de cámaras.

Combinar el Clonaje de Comportamiento y el PPO mejora la planificación de trayectorias para autos autónomos.

Plane2Depth mejora la estimación de profundidad en escenas complejas, enfrentando los desafíos de baja textura.

Examinando temas clave en la seguridad y protección de vehículos autónomos.

GNMap mejora la generación de mapas HD para la navegación de vehículos autónomos.

Combinar datos de radar y cámara mejora el rendimiento de la tecnología de conducción autónoma.

Nuevo método mejora la calidad de nubes de puntos con funciones de pérdida ponderadas.

Un estudio sobre cómo mejorar la seguridad peatonal a través de modelos de predicción de comportamiento.

Una mirada a las técnicas de monitoreo para un rendimiento confiable de sistemas en tiempo real.