Nuevas técnicas mejoran la seguridad de las pruebas para autos autónomos.
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Ciencia de vanguardia explicada de forma sencilla
Nuevas técnicas mejoran la seguridad de las pruebas para autos autónomos.
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Esta investigación evalúa el uso de LLMs para escenarios realistas de autos autónomos.
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Un nuevo método separa elementos en movimiento y estáticos en entornos urbanos.
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Una nueva plataforma mejora el análisis de seguridad para coches autónomos frente a amenazas potenciales.
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El estudio propone un estándar para controlar grupos de vehículos autónomos de manera efectiva.
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Un nuevo método mejora la precisión de calibración para radares MIMO y sensores ópticos en distancias cortas.
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Nuevo marco mejora la predicción de intenciones de los peatones para coches autónomos.
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Un nuevo enfoque combina la teoría de juegos y la planificación de movimientos para mejorar las estrategias de carrera.
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Nuevos métodos que usan GPUs mejoran los solucionadores lineales para tomar mejores decisiones.
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Explorando la toma de decisiones y la explicabilidad en coches autónomos.
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Entender los autos autónomos es clave para la confianza y la seguridad.
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BriSe AI se enfoca en la autoconciencia de las máquinas para tener mejores interacciones.
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Un nuevo método mejora la eficiencia del modelado 3D usando aprendizaje federado.
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Nuevas técnicas permiten una segmentación flexible de datos de Lidar sin necesidad de etiquetado extenso.
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Un nuevo modelo mejora la estimación de profundidad combinando predicciones y análisis de múltiples cuadros.
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DepthFM mejora la velocidad y precisión en la estimación de profundidad usando técnicas de coincidencia de flujo.
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El aprendizaje federado mejora la cooperación entre vehículos autónomos en condiciones climáticas difíciles.
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El aprendizaje por refuerzo mejora los métodos de prueba para la seguridad de la conducción autónoma.
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Explorando el potencial de los sistemas ISAC monostáticos en las comunicaciones modernas.
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Nuevo método mejora la detección de peatones usando imágenes RGB y térmicas.
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Un nuevo modelo que mejora el análisis de datos 3D para sistemas autónomos.
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Este trabajo presenta un marco para mejorar la seguridad en la navegación de vehículos autónomos.
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Los investigadores utilizan NeRFs para mejorar los sistemas de conducción autónoma a través de entornos simulados.
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La investigación busca mejorar la interpretación de ambientes 3D por parte de las máquinas para mayor seguridad.
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Un nuevo método mejora los sistemas LiDAR para aumentar la seguridad en los coches autónomos.
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DriveCoT mejora la claridad en la toma de decisiones y la seguridad de los autos autónomos.
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Un marco para que las máquinas aprendan las preferencias del usuario a partir de datos visuales.
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Este estudio examina el papel de la simulación en el desarrollo de políticas de control para robots autónomos.
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MAVOS presenta un método eficiente para rastrear objetos en clips de video largos.
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Nuevo método mejora las predicciones para objetos en movimiento en la conducción autónoma.
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AIDE simplifica la gestión de datos para mejorar la seguridad en vehículos autónomos.
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Un nuevo método mejora la detección de objetos en entornos diversos usando datos de LiDAR.
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Un nuevo enfoque mejora los sistemas de cámaras y radares para una mejor detección de objetos.
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Este documento presenta un método formal para probar las perturbaciones de tráfico en vehículos autónomos.
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Un nuevo método mejora el entrenamiento de coches autónomos a través de una interacción parecida a la humana.
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Mejorando la detección de objetos grandes en entornos de vehículos autónomos.
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Un nuevo método para mejorar la predicción de trayectorias en diferentes longitudes de observación.
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UniV2X mejora la conducción autónoma a través de la colaboración entre vehículos e infraestructuras.
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Un método para mejorar la detección de objetos 3D usando datos de LiDAR.
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Nuevo enfoque mejora la detección de aceras para vehículos autónomos.
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