Un nouveau modèle améliore la reconnaissance d'objets pour une sécurité routière renforcée.
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La science de pointe expliquée simplement
Un nouveau modèle améliore la reconnaissance d'objets pour une sécurité routière renforcée.
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Une nouvelle méthode améliore la façon dont les voitures autonomes reconnaissent et gèrent les défis imprévus sur la route.
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Une nouvelle méthode améliore l'adaptabilité des modèles AV aux changements de point de vue de la caméra.
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FusionFormer améliore la détection d'objets 3D en combinant efficacement les données de la caméra et de LiDAR.
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Une nouvelle méthode utilisant l'apprentissage fédéré pour la cartographie à grande échelle avec des champs de radiance neuronale.
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Le dataset Rank2Tell améliore la compréhension des scènes de circulation pour renforcer la confiance dans la technologie de conduite autonome.
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Examiner les problèmes pour détecter les piétons afin d'améliorer la sécurité routière pour les véhicules autonomes.
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ImageTo360 améliore la segmentation LiDAR en utilisant un minimum de données étiquetées à partir d'images de caméra.
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Une nouvelle méthode améliore la précision de la détection d'objets en utilisant des systèmes à caméra unique.
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DEFormer améliore la qualité des images dans des conditions de faible luminosité en utilisant des données de fréquence.
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La recherche se concentre sur la réduction du biais de mouvement dans le SLAM pour une meilleure fiabilité.
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L'architecture d'ensemble émergente améliore la fiabilité et la précision de la détection d'objets.
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Les CAV deviennent plus sûrs avec une infrastructure intelligente pour de meilleures prédictions de mouvement de trafic.
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MBAPPE améliore la prise de décision pour les véhicules autonomes en utilisant des comportements appris.
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Cet article parle de nouvelles méthodes pour améliorer le déchargement des tâches dans les voitures autonomes.
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Une nouvelle méthode combine la physique et l'apprentissage profond pour prédire avec précision le mouvement humain.
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Cet article parle du rôle de la perception des VE dans la technologie de conduite autonome.
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Recherche sur la détection d'objets inhabituels dans les véhicules autonomes grâce à des techniques d'imagerie avancées.
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Explorer comment les modèles de langage améliorent la communication et la prise de décision des voitures autonomes.
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Les robots peuvent mieux s'adapter à de nouveaux terrains en prédisant les préférences des opérateurs.
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Une nouvelle méthode améliore les modèles de mouvement des robots sur différentes surfaces.
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Le jeu de données sur le stationnement et les piétons améliore la sécurité des voitures autonomes en se concentrant sur la détection des piétons.
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Examiner comment la réflectivité de surface influence la performance des capteurs dans les véhicules autonomes.
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LineMarkNet améliore la précision du stationnement des véhicules autonomes grâce à une détection de lignes avancée.
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Des recherches montrent que simplifier l'utilisation des données améliore les performances des véhicules autonomes.
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OccluTrack améliore la précision de suivi en s'attaquant aux problèmes d'occlusion dans des environnements bondés.
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Une nouvelle méthode améliore le positionnement des véhicules dans des environnements difficiles en utilisant plusieurs capteurs.
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Nouveau cadre améliore la précision de localisation des caméras en utilisant des contraintes multi-vues et des données LiDAR.
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Une méthode pour classifier efficacement les panneaux de signalisation dans la conduite autonome.
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Une nouvelle méthode de contrôle améliore la coordination des véhicules sous-marins pour diverses tâches.
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Examiner comment les pare-brises influencent les capacités de perception des voitures autonomes.
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Une nouvelle technique améliore la précision du GPS et de la VIO pour une meilleure localisation.
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DJINN génère des scénarios de trafic réalistes pour tester des voitures autonomes.
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Une méthode pour améliorer la détection d'objets dans des environnements variés en utilisant des données passées.
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Examiner les méthodes de contrôle pour améliorer la circulation avec des véhicules autonomes et conduits par des humains.
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FGFusion améliore la détection d'objets 3D en combinant efficacement les données lidar et caméra.
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Une approche innovante améliore l'efficacité et la précision des tests de reconnaissance d'image.
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Explorer comment les véhicules autonomes peuvent communiquer leurs futures actions pour une conduite plus sûre.
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Le nouveau cadre SurrealDriver améliore la simulation des agents de conduite pour les environnements urbains.
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Intégrer l'apprentissage par renforcement et la grammaire pour de meilleurs designs de caméras.
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