Nuevos métodos mejoran la seguridad para sistemas complejos como robots y vehículos autónomos.
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Ciencia de vanguardia explicada de forma sencilla
Nuevos métodos mejoran la seguridad para sistemas complejos como robots y vehículos autónomos.
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Los investigadores utilizan B-splines para crear caminos más suaves y seguros para las carreras autónomas.
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Un nuevo método permite controlar vehículos autónomos sin datos del mundo real.
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Explorando medidas de seguridad para enfrentar la sobreconfianza en los sistemas de IA de vehículos autónomos.
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Un nuevo método mejora la creación de mapas para coches autónomos.
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Un nuevo enfoque mejora el rendimiento de los autos de carrera autónomos usando aprendizaje en tiempo real.
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Un nuevo enfoque ayuda a las máquinas a aprender e interpretar conceptos visuales de manera efectiva.
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Un nuevo enfoque para la segmentación de imágenes mejora el reconocimiento de objetos en varios sectores.
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RAG-Driver mejora la confianza en los autos autónomos a través de explicaciones de decisiones más claras.
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Un nuevo método mejora las estimaciones de confianza en datos ambiguos.
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Un nuevo método mejora la toma de decisiones en la conducción autónoma para una mejor gestión del tráfico.
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Un nuevo método mejora las pruebas de seguridad de los vehículos autónomos en condiciones del mundo real.
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Un nuevo método mejora la inferencia de escenas en 3D a pesar de los desafíos ambientales.
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La investigación se centra en filtros de seguridad suaves para mejorar el rendimiento de vehículos autónomos.
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La investigación revela cómo los gestos pueden mejorar la seguridad de los peatones y los coches autónomos.
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Descubre cómo IRS mejora la comunicación ultra confiable y de baja latencia en varias aplicaciones.
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Avances en tecnología inalámbrica gracias al control flexible de señales.
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Un nuevo modelo ayuda a los autos autónomos a integrarse de manera segura en el tráfico congestionado.
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Presentamos ICP-Flow para una estimación eficiente del flujo de escena en vehículos autónomos.
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Una mirada a la plataforma F1TENTH y su impacto en la investigación sobre carreras autónomas.
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Presentamos RS-DisRL para tomar mejores decisiones en entornos inciertos.
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Explorando técnicas de control sin modelo bajo canales de comunicación limitados.
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Nuevos métodos mejoran la confiabilidad de las predicciones de IA, especialmente en campos críticos.
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Mejorar la capacidad de los vehículos autónomos para predecir el comportamiento del conductor aumenta la seguridad.
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Este artículo explora el conjunto de datos TUMTraf-V2X y su impacto en la seguridad de los coches autónomos.
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Nuevo marco mejora el reconocimiento de objetos en entornos complejos para vehículos autónomos.
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Los modelos del mundo ayudan a los coches autónomos a predecir eventos en la carretera para mayor seguridad.
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Este artículo revisa el desarrollo y los beneficios de los sistemas DFRC.
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Un nuevo método busca mejorar la seguridad en robots móviles al abordar incertidumbres.
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Examinando cómo responden los peatones a los vehículos automatizados en entornos compartidos.
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Un nuevo método mejora cómo los robots predicen el comportamiento humano y aumentan la seguridad.
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Los modelos de IA mejoran la comprensión de las escenas de conducción para una navegación más segura.
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Examinando el papel de los eHMIs en mejorar la seguridad para peatones y vehículos autónomos.
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Presentamos un nuevo modelo para predecir mejor los movimientos de los vehículos en el tráfico.
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Un nuevo método mejora la coordinación de vehículos submarinos no tripulados en corrientes dinámicas.
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LeOCLR mejora el aprendizaje contrastivo usando imágenes originales para una mejor comprensión.
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Este artículo cubre el desarrollo de sistemas inteligentes para camiones autónomos.
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Este estudio explora cómo las proyecciones pueden mejorar la seguridad peatonal alrededor de vehículos autónomos.
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El algoritmo SynPF muestra potencial para una localización confiable de vehículos en condiciones de carrera desafiantes.
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Nuevas técnicas mejoran la seguridad de las pruebas para autos autónomos.
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