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Cet article examine comment les conducteurs décident quand doubler dans un trafic mixte.

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Utiliser le Deep Q-Learning pour apprendre aux voitures autonomes à garder leur voie et à éviter les collisions.

Un nouveau cadre clarifie le comportement des agents autonomes en analysant le respect des règles.

Une nouvelle méthode améliore la précision de la prédiction de trajectoire sans se baser sur des cartes haute définition.

Cet article examine comment évaluer les intentions des systèmes d'IA.

Une nouvelle méthode améliore les prédictions de mouvement des véhicules pour les systèmes de conduite autonome.

Un modèle pour des véhicules automatisés connectés afin d'améliorer la sécurité routière et l'efficacité.

Des infrastructures innovantes améliorent la sécurité aux carrefours urbains animés.

Une nouvelle approche pour rendre les voitures autonomes plus sûres et plus confortables.

Présentation de STZINB-GNN, un meilleur modèle pour prédire les accidents de la route et les incertitudes.

Un nouveau cadre améliore la précision de détection des accidents de la route dans les vidéos de conduite.

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Une nouvelle méthode améliore les interactions entre les véhicules pour une meilleure sécurité au volant.

La technologie de conduite automatisée promet des routes plus sûres et moins d'accidents.

Cette étude montre comment les conducteurs gèrent les situations de fusion sur la route.

Une étude examine comment les habitudes de conduite en vitesse varient à travers le monde et leur impact sur la sécurité routière.

Une nouvelle méthode améliore les prédictions de position futures pour les véhicules autonomes.

Une nouvelle méthode personnalise les prédictions des véhicules pour améliorer la sécurité et l'assistance au conducteur.

CLLD améliore la détection de voies dans des conditions difficiles grâce à l'apprentissage auto-supervisé.

Une nouvelle méthode prédit le comportement des conducteurs et améliore la sécurité dans le trafic hybride.

De nouvelles fonctionnalités améliorent la façon dont les VÀs apprennent les styles de conduite pour des interactions plus sûres.

Un nouveau modèle combine des réseaux neuronaux et des modèles de choix pour des prédictions de conduite plus sûres.

MapPrior améliore la perception BEV, renforçant la précision et la sécurité des véhicules autonomes.

L'accumulation de données radar peut améliorer la détection d'objets dans les véhicules autonomes.

Améliorer la compréhension des conducteurs pour un pilotage semi-autonome plus sûr.

SKoPe3D fournit des données synthétiques pour la détection de points clés de véhicules dans les systèmes de circulation.

La prédiction de mouvement est super importante pour le fonctionnement sûr des véhicules autonomes, ça améliore la circulation et la prise de décision.

Des méthodes novatrices améliorent la sécurité et la précision de la navigation des véhicules autonomes.

Le dataset Rank2Tell améliore la compréhension des scènes de circulation pour renforcer la confiance dans la technologie de conduite autonome.

Examiner les problèmes pour détecter les piétons afin d'améliorer la sécurité routière pour les véhicules autonomes.

Recherche sur la détection d'objets inhabituels dans les véhicules autonomes grâce à des techniques d'imagerie avancées.

Explorer les améliorations en apprentissage par renforcement pour une conduite autonome au top.

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Un aperçu sur l'estimation de la probabilité d'accidents de la route en utilisant des techniques adaptatives.

Des chercheurs analysent comment les véhicules autonomes et les conducteurs humains gèrent les conflits aux intersections.

Un nouveau modèle améliore le changement de voie et le dépassement des véhicules autonomes.

Un nouveau modèle améliore la façon dont les voitures autonomes prédisent les mouvements des piétons dans les zones bondées.

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