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LeOCLR améliore l'apprentissage contrastif en utilisant des images originales pour une meilleure compréhension.

Cet article traite du développement de systèmes intelligents pour les camions autonomes.

Cette étude examine comment les projections peuvent améliorer la sécurité des piétons autour des véhicules autonomes.

L'algorithme SynPF montre des promesses pour une localisation fiable des véhicules dans des conditions de course difficiles.

De nouvelles techniques améliorent la sécurité des tests pour les voitures autonomes.

Cette recherche évalue l'utilisation des LLM pour des scénarios réalistes de voitures autonomes.

Une nouvelle méthode sépare les éléments en mouvement et statiques dans les environnements urbains.

Une nouvelle plateforme améliore l'analyse de sécurité pour les voitures autonomes face aux menaces potentielles.

L'étude propose une référence pour contrôler efficacement des groupes de véhicules autonomes.

Une nouvelle méthode améliore la précision de calibration pour les radars MIMO et les capteurs optiques à courte distance.

Un nouveau cadre améliore la prédiction des intentions des piétons pour les voitures autonomes.

Une nouvelle approche combine la théorie des jeux et la planification de mouvement pour des stratégies de course meilleures.

De nouvelles méthodes utilisant des GPUs améliorent les solveurs linéaires pour une meilleure prise de décision.

Explorer la prise de décision et l'explicabilité dans les voitures autonomes.

Comprendre les voitures autonomes, c'est super important pour la confiance et la sécurité.

BriSe AI se concentre sur l'auto-conscience des machines pour de meilleures interactions.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité de la modélisation 3D en utilisant l'apprentissage fédéré.

De nouvelles techniques permettent une segmentation flexible des données Lidar sans avoir besoin de beaucoup d'étiquetage.

Un nouveau modèle améliore l'estimation de la profondeur en combinant les prédictions et l'analyse multi-images.

DepthFM améliore la vitesse et la précision dans l'estimation de profondeur en utilisant des techniques d'appariement de flux.

L'apprentissage fédéré améliore la coopération entre les véhicules autonomes dans des conditions météo difficiles.

L'apprentissage par renforcement améliore les méthodes de test pour la sécurité de la conduite autonome.

Explorer le potentiel des systèmes ISAC monostatiques dans la communication moderne.

Une nouvelle méthode améliore la détection des piétons en utilisant des images RGB et thermiques.

Un nouveau modèle qui améliore l'analyse de données 3D pour les systèmes autonomes.

Ce travail présente un cadre pour améliorer la sécurité dans la navigation des véhicules autonomes.

Les chercheurs utilisent des NeRFs pour améliorer les systèmes de conduite autonome grâce à des environnements simulés.

La recherche vise à améliorer l'interprétation des environnements 3D par les machines pour la sécurité.

Une nouvelle méthode améliore les systèmes LiDAR pour renforcer la sécurité des voitures autonomes.

DriveCoT améliore la clarté et la sécurité des décisions des voitures autonomes.

Un cadre pour que les machines apprennent les préférences des utilisateurs à partir de données visuelles.

Cette étude examine le rôle de la simulation dans le développement de politiques de contrôle pour les robots autonomes.

MAVOS présente une méthode efficace pour suivre des objets dans de longues vidéos.

Une nouvelle méthode améliore les prévisions pour les objets en mouvement dans la conduite autonome.

AIDE simplifie la gestion des données pour améliorer la sécurité des véhicules autonomes.

Une nouvelle méthode améliore la détection d'objets dans des environnements variés en utilisant des données LiDAR.

Une nouvelle approche améliore les systèmes de caméra et de radar pour une meilleure détection des objets.

Ce papier présente une méthode formelle pour tester les perturbations de circulation dans les véhicules autonomes.

Une nouvelle méthode améliore l'entraînement des voitures autonomes grâce à une interaction semblable à celle des humains.

Améliorer la détection des gros objets dans les environnements de véhicules autonomes.