La investigación en redes de detección-segmentación mejora la seguridad en los coches autónomos.
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Ciencia de vanguardia explicada de forma sencilla
La investigación en redes de detección-segmentación mejora la seguridad en los coches autónomos.
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BOTT ofrece un enfoque innovador para rastrear objetos 3D en coches autónomos.
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CLLD mejora la detección de carriles en condiciones difíciles usando aprendizaje auto-supervisado.
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Este artículo explora cómo la fusión de sensores mejora la seguridad y eficiencia de los vehículos autónomos.
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Este estudio mejora el reconocimiento de señales de tráfico usando técnicas de imagen mejoradas.
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Un nuevo método mejora la detección de sombras al separar capas.
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Un nuevo método mejora la predicción de movimientos utilizando estrategias de autoaprendizaje.
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El aprendizaje federado mejora la seguridad de los vehículos conectados mientras protege los datos de los usuarios.
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Un nuevo marco mejora la precisión de modelos 3D usando nubes de puntos parciales para autos autónomos.
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VBMO ofrece un método para la planificación eficiente de rutas con múltiples objetivos.
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ELiOT mejora los métodos de odometría LiDAR para una mejor localización de robots.
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DiffSeg ofrece una nueva forma de segmentar imágenes sin datos etiquetados.
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Un nuevo método predice el comportamiento de los conductores y mejora la seguridad en el tráfico híbrido.
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Un método para segmentar datos de LiDAR sin etiquetas manuales usando análisis temporal.
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Un nuevo enfoque para la localización de AV se centra en la flexibilidad y la seguridad.
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Nuevas funciones mejoran cómo los AV aprenden estilos de conducción para interacciones más seguras.
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SPROUT mejora la seguridad al detectar clasificaciones erróneas en los clasificadores de aprendizaje automático.
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Un estudio sobre cómo usar la IA para mejorar las carreras sin conductor en competiciones.
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Un nuevo modelo combina redes neuronales y modelos de elección para hacer predicciones más seguras sobre la conducción.
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MapPrior mejora la percepción BEV, aumentando la precisión y la seguridad para vehículos autónomos.
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Un nuevo método combina la estimación de profundidad y la segmentación para mejorar la seguridad de los vehículos autónomos.
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Examinando cómo mejorar la seguridad de los vehículos autónomos midiendo la incertidumbre de los sensores.
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Nuevos métodos mejoran el rendimiento de los vehículos de carreras autónomos.
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Este estudio examina cómo el seguimiento ocular mejora el rendimiento de los Transformers de Visión en tareas de conducción.
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Un nuevo método mejora el control del tráfico usando principios descentralizados para la eficiencia energética.
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La acumulación de datos de radar puede mejorar la detección de objetos en vehículos autónomos.
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Este artículo presenta un enfoque innovador para mejorar el reconocimiento de señales de tráfico.
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Un nuevo marco busca optimizar las operaciones de EAV en áreas urbanas.
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SQLdepth mejora la estimación de profundidad al aprender del movimiento en las escenas.
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El conjunto de datos NTU4DRadLM mejora la investigación en SLAM al integrar sensores clave para entornos desafiantes.
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Un nuevo método que combina la estimación de profundidad monocular y binocular para mayor precisión.
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Nuevo método mejora el modelado 3D a partir de imágenes 2D mientras supera los desafíos de aprendizaje.
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Un nuevo método mejora la fiabilidad de las predicciones en modelos de aprendizaje automático.
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Un nuevo enfoque permite a los vehículos terrestres no tripulados navegar en áreas sin GPS.
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Un nuevo método para la navegación segura de robots considerando riesgos físicos en entornos complejos.
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La predicción de movimientos es clave para el funcionamiento seguro de vehículos autónomos, mejorando el flujo de tráfico y la toma de decisiones.
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Descubre cómo los robots mejoran la precisión del mapeo al filtrar datos engañosos.
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Un nuevo enfoque mejora la precisión de la cartografía usando imágenes satelitales.
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Métodos innovadores mejoran la seguridad y precisión de la navegación de vehículos autónomos.
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Un nuevo método mejora la privacidad de las imágenes recolectadas por cámaras ojo de pez en coches autónomos.
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