Une nouvelle méthode améliore la génération de scénarios de circulation en utilisant des entrées en langage naturel.
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La science de pointe expliquée simplement
Une nouvelle méthode améliore la génération de scénarios de circulation en utilisant des entrées en langage naturel.
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MAC-VO améliore l'estimation de la position de la caméra dans des environnements difficiles.
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Un aperçu des techniques de contrôle clés dans la technologie des véhicules autonomes.
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ScaleFlow++ améliore l'estimation de mouvement 3D avec des caméras monoculaires pour différentes applis.
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Adapter DINOv2 améliore la segmentation BEV pour des voitures autonomes plus sûres.
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ExelMap améliore la précision des mises à jour de cartes HD pour un conduite autonome plus sûre.
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Un aperçu des avancées dans la prise de décision pour les voitures autonomes.
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De nouvelles techniques améliorent la modélisation urbaine dynamique pour diverses applications.
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Un nouveau cadre améliore la prédiction de mouvement pour les voitures autonomes, renforçant la sécurité et l'efficacité.
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Voici GRIN, un nouveau modèle pour l'estimation de profondeur avec des données éparses.
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VALO optimise la détection LiDAR pour les véhicules autonomes, en équilibrant vitesse et précision.
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La recherche explore de nouvelles méthodes pour sécuriser la communication dans les technologies de détection.
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Une nouvelle approche pour aider les voitures autonomes à prendre des décisions plus sûres sur la route.
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RenderWorld utilise des données visuelles pour une technologie de conduite autonome plus sûre.
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Un aperçu de l'avenir de la technologie sans fil et des avantages des nouvelles techniques de formation de faisceau.
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Un nouveau système améliore les prévisions de sécurité pour les véhicules autonomes dans des environnements difficiles.
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TrajSSL améliore la détection d'objets 3D en utilisant moins de données étiquetées grâce à la prévision de mouvement.
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Un cadre qui améliore la localisation des véhicules en intégrant les données de plusieurs capteurs.
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Une nouvelle méthode légère pour l'odométrie visuel-inertielle améliore les performances dans des environnements difficiles.
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Une nouvelle méthode améliore la sécurité des véhicules autonomes dans des situations risquées.
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Une nouvelle méthode améliore la sélection et l'enrichissement des données pour les systèmes autonomes.
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Un aperçu de la façon dont les agents interagissent au fil du temps dans des jeux dynamiques.
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De nouvelles méthodes améliorent la compréhension des prédictions des modèles d'IA.
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Une étude sur le contrôle du mouvement vertical pour un meilleur confort et sécurité dans les véhicules.
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Une nouvelle méthode améliore la précision du suivi dans des scènes en mouvement rapide en utilisant une technologie basée sur des événements.
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Étudier comment les gens traversent les rues pour améliorer la sécurité avec des véhicules autonomes.
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Une nouvelle approche combine LiDAR et caméras pour une meilleure précision de détection.
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Une nouvelle approche améliore le contrôle dans des environnements incertains en utilisant des processus gaussiens.
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Un événement pour améliorer les modèles de segmentation d'image pour des voitures autonomes plus sûres.
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La recherche met en avant une nouvelle approche pour l'apprentissage en temps réel dans les voitures autonomes.
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Améliorer la détection des panneaux de signalisation pour des véhicules autonomes plus sûrs avec des méthodes d'apprentissage par peu d'exemples.
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Un nouveau cadre améliore l'estimation de la pose de la caméra dans différents environnements.
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De nouvelles méthodes améliorent la précision du suivi de la localisation des appareils à l'intérieur.
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Un nouveau modèle améliore la prédiction de mouvement pour les voitures autonomes avec des ressources minimales.
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Une nouvelle méthode améliore la reconnaissance de lieux LiDAR pour les robots et les voitures autonomes.
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Une nouvelle méthode améliore la détection des dangers sur la route pour les systèmes de conduite avancés.
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Cette étude met en avant l'importance de la détection d'objets dans les zones de construction pour les voitures autonomes.
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MemFusionMap améliore la cartographie HD en temps réel en utilisant des infos des images précédentes.
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Une nouvelle méthode améliore la précision dans l'estimation de la vitesse des drones en utilisant des données radar et d'accéléromètre.
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3DIOC détermine efficacement les objectifs de contrôle à partir des données sans avoir besoin de modèles de système.
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