Un nuevo método mejora cómo los coches autónomos reconocen y manejan desafíos inesperados en la carretera.
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Ciencia de vanguardia explicada de forma sencilla
Un nuevo método mejora cómo los coches autónomos reconocen y manejan desafíos inesperados en la carretera.
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Un nuevo método mejora la adaptabilidad de los modelos AV a los cambios en el punto de vista de la cámara.
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FusionFormer mejora la detección de objetos en 3D al combinar eficazmente los datos de la cámara y LiDAR.
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Un nuevo método que utiliza aprendizaje federado para la mapeo a gran escala con campos de radiancia neural.
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El dataset Rank2Tell mejora la comprensión de escenas de tráfico para la confianza en la tecnología de autos autónomos.
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Examinando problemas para detectar peatones y mejorar la seguridad vial en vehículos autónomos.
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ImageTo360 mejora la segmentación LiDAR usando pocos datos etiquetados de imágenes de cámara.
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Un nuevo enfoque mejora la precisión en la detección de objetos usando sistemas de cámara única.
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DEFormer mejora la calidad de imagen en condiciones de poca luz usando datos de frecuencia.
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La investigación se centra en reducir el sesgo de movimiento en SLAM para una mejor fiabilidad.
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La arquitectura de conjunto incipiente mejora la fiabilidad y precisión de la detección de objetos.
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Los CAVs están volviéndose más seguros con infraestructura inteligente para mejorar las predicciones del movimiento del tráfico.
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MBAPPE mejora la toma de decisiones para vehículos autónomos usando comportamientos aprendidos.
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Este artículo habla sobre nuevos métodos para mejorar la descarga de tareas en coches autónomos.
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Un nuevo método integra la física y el deep learning para predecir el movimiento humano con precisión.
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Este artículo habla sobre el papel de la percepción BEV en la tecnología de autos autónomos.
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Investigación sobre cómo detectar objetos inusuales en vehículos autónomos mediante técnicas de imagen avanzadas.
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Explorando cómo los modelos de lenguaje mejoran la comunicación y la toma de decisiones en coches autónomos.
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Los robots pueden adaptarse mejor a nuevos terrenos al predecir las preferencias de los operadores.
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Un nuevo método mejora los modelos de movimiento de robots en diferentes superficies.
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El conjunto de datos de estacionamiento de peatones mejora la seguridad en los coches autónomos al centrarse en la detección de peatones.
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Examinando cómo la reflectividad de la superficie afecta el rendimiento de los sensores en vehículos autónomos.
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LineMarkNet mejora la precisión de estacionamiento de vehículos autónomos con detección avanzada de líneas.
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La investigación muestra cómo simplificar el uso de datos mejora el rendimiento de los vehículos autónomos.
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OccluTrack mejora la precisión del seguimiento al abordar los problemas de oclusión en entornos concurridos.
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Un nuevo método mejora la ubicación de vehículos en entornos difíciles usando múltiples sensores.
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Nuevo marco mejora la precisión de localización de cámaras usando restricciones de múltiples vistas y datos de LiDAR.
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Un método para la clasificación eficiente de señales de tráfico en la conducción autónoma.
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Un nuevo método de control mejora la coordinación de vehículos submarinos para varias tareas.
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Examinando cómo los parabrisas afectan las capacidades de percepción de los autos autónomos.
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Una nueva técnica mejora la precisión del GPS y VIO para una mejor localización.
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DJINN genera escenarios de tráfico realistas para probar autos autónomos.
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Un método para mejorar la detección de objetos en diferentes entornos usando datos pasados.
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Examinando métodos de control para mejorar el flujo de tráfico con vehículos autónomos y conducidos por humanos.
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FGFusion mejora la detección de objetos en 3D al combinar datos de lidar y cámara de manera efectiva.
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Un enfoque innovador mejora la eficiencia y precisión en las pruebas de reconocimiento de imágenes.
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Explorando cómo los AVs pueden comunicar sus futuras acciones para una conducción más segura.
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El nuevo marco SurrealDriver mejora la simulación de agentes de conducción para entornos urbanos.
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Integrando el aprendizaje por refuerzo y la gramática para mejores diseños de cámaras.
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Un nuevo método mejora la compresión y reconstrucción de datos LiDAR.
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