Une nouvelle méthode pour améliorer la prédiction de trajectoire selon des longueurs d'observation variables.
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La science de pointe expliquée simplement
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UniV2X améliore la conduite autonome grâce à la collaboration entre les véhicules et l’infrastructure.
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Une méthode pour améliorer la détection d'objets 3D en utilisant des données LiDAR.
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Une nouvelle approche améliore la détection des trottoirs pour les véhicules autonomes.
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VecKM améliore l'encodage de la géométrie locale pour les nuages de points, augmentant l'efficacité et la robustesse.
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De nouvelles méthodes améliorent la sécurité en prédisant les mouvements de piétons hors de la vue pour les véhicules autonomes.
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Une nouvelle approche pour des scénarios de circulation réalistes dans les tests de véhicules autonomes.
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Une nouvelle méthode améliore la détection d'objets dans les véhicules autonomes en utilisant des données de capteurs combinées.
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LidarDM génère des vidéos LiDAR réalistes pour l'entraînement et les tests de véhicules autonomes.
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Présentation de méthodes de contrôle efficaces pour des systèmes à grande échelle en utilisant des observateurs distribués.
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Une nouvelle méthode améliore la prédiction de mouvement pour les véhicules autonomes, en se concentrant sur la sécurité et l'incertitude.
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Explorer comment l'apprentissage semi-supervisé combine des données étiquetées et non étiquetées pour de meilleurs modèles d'IA.
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Utiliser des données LiDAR historiques pour améliorer la détection 3D basée sur la caméra dans les véhicules autonomes.
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La recherche se concentre sur l'amélioration des méthodes de cartographie pour une identification efficace des lieux.
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MemFlow propose une estimation d'optique de flux en temps réel en utilisant un module de mémoire pour une précision améliorée.
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EasyTrack et EasyTrack++ améliorent le suivi d'objets dans des environnements 3D en utilisant des nuages de points.
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Des modèles innovants améliorent la compréhension des conditions de route pour les véhicules autonomes.
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Une nouvelle méthode améliore la résilience du suivi d'objets visuels face à des attaques subtiles.
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Un nouveau cadre améliore la conscience des véhicules grâce à des données partagées et à une priorisation.
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Une nouvelle méthode améliore le mouvement des robots avec des insights sur le comportement humain.
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Une nouvelle méthode améliore la fiabilité des prédictions des réseaux de neurones dans les tâches de régression.
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Un nouveau cadre améliore la détection d'objets pour des éléments connus et inconnus.
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Comprendre la communication, c'est super important pour avoir confiance dans les véhicules autonomes.
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SLAIM améliore le suivi et la cartographie en temps réel grâce à des réseaux neuronaux avancés et des infos de profondeur.
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Une méthode rapide pour créer des modèles 3D à partir de seulement six photos, idéale pour les véhicules.
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Une nouvelle approche pour améliorer le suivi multi-objets grâce aux données 3D.
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Les réseaux ISAC changent le paysage de la connectivité sans fil et des capacités de détection.
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Une nouvelle méthode améliore la fiabilité des modèles en renforçant la détection OOD.
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