DriveAdapter connecte la perception et la planification pour améliorer la conduite autonome.
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La science de pointe expliquée simplement
DriveAdapter connecte la perception et la planification pour améliorer la conduite autonome.
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Une nouvelle approche pour renforcer la sécurité des véhicules autonomes contre les cybermenaces.
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Une nouvelle méthode pour évaluer la sécurité des véhicules autonomes grâce à des simulations contrefactuelles.
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De nouvelles techniques améliorent la détection OOD tout en maintenant la précision de classification.
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De nouvelles méthodes améliorent la reconnaissance d'objets dans des environnements variés pour les voitures autonomes.
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Une nouvelle méthode améliore la sécurité des mouvements de chariots élévateurs dans les environnements chargés.
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Une nouvelle méthode améliore l'identification des objets bizarres sur la route.
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De nouvelles méthodes améliorent la résistance des systèmes de détection d'objets aux changements adverses.
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Combiner les données LiDAR et caméra améliore la précision dans la segmentation panoramique 3D.
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Une nouvelle méthode pour le suivi et la segmentation en utilisant uniquement des modèles d'apparence.
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Cet article examine comment la neuroévolution améliore la prédiction de trajectoire des véhicules grâce à l'optimisation multi-objectifs.
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Une nouvelle méthode améliore la détection d'objets 3D pour les véhicules autonomes en utilisant la représentation BEV.
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Cette étude révèle des biais dans la façon dont les voitures autonomes détectent les piétons en fonction de l'âge et du teint de peau.
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Explorer le rôle d'AirComp dans le traitement efficace des données sans fil.
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NP-SemiSeg améliore la précision de la segmentation sémantique tout en estimant l'incertitude.
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Une étude présente un ensemble de données et des techniques pour améliorer la clarté des images sous la pluie.
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Une méthode qui réduit la complexité des réseaux de neurones pour améliorer l'efficacité de la vérification.
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Améliorer la navigation des navires sans pilote en utilisant des techniques avancées de traitement d'images.
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Cet article parle de l'importance de prédire les mouvements des piétons pour la sécurité des véhicules autonomes.
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Nouveau cadre améliore la fusion de capteurs et la calibration pour les appareils autonomes.
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Un nouveau système modulaire améliore la précision de l'estimation de l'état du véhicule.
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Cette étude montre comment les conducteurs gèrent les situations de fusion sur la route.
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SegDA améliore la reconnaissance d'objets dans des images du monde réel pour les voitures autonomes.
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Un nouveau modèle améliore l'estimation de profondeur avec une seule image.
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Examen des méthodes de localisation coopérative pour les véhicules sous-marins sans GPS.
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Un aperçu de LPVMPC et NMPC pour une conduite sécurisée.
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Un nouveau dataset améliore l'entraînement des voitures autonomes pour des conditions de route difficiles.
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Une nouvelle approche améliore la détection des obstacles dans les véhicules autonomes grâce à des manœuvres planifiées.
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Apprends comment l'illumination quantique améliore la détection d'objets dans des environnements difficiles.
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De nouvelles méthodes garantissent la précision de la pose de la caméra dans des applications critiques.
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Une nouvelle méthode améliore les prédictions de position futures pour les véhicules autonomes.
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Voici CoverNav, une méthode pour que les robots trouvent des chemins cachés en extérieur.
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Explorer les dernières améliorations des systèmes de voitures de course autonomes pour mieux performer et assurer la sécurité.
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De nouvelles techniques améliorent la perception des voitures autonomes sans avoir besoin de beaucoup de données étiquetées.
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PatchContrast améliore la détection d'objets dans les véhicules autonomes en utilisant des données non étiquetées de manière efficace.
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Un aperçu des techniques de renforcement solide pour une prise de décision fiable.
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Une nouvelle méthode améliore l'auto-localisation des véhicules en utilisant des caméras et des images satellites.
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Un nouveau modèle combine la mémoire et l'anticipation pour une meilleure prédiction des actions.
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Une nouvelle méthode pour protéger les données sensibles capturées par les voitures autonomes.
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La recherche sur les réseaux de détection-segmentation améliore la sécurité des voitures autonomes.
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