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On fusionne les données de la caméra et du radar pour une meilleure détection d'objets dans les véhicules autonomes.

Présentation d'une plateforme de recherche flexible pour l'innovation en conduite automatisée.

Nouveau modèle améliore la reconnaissance de l'environnement du véhicule en utilisant des caméras et LiDAR.

Les robots peuvent améliorer la navigation en classant les différents terrains dans des environnements difficiles.

Évaluation des techniques de traduction d'images dans les tests de voitures autonomes.

De nouvelles méthodes améliorent la sécurité en mesurant la confiance dans les décisions des véhicules autonomes.

Présentation d'un nouveau cadre pour des animations réalistes de piétons dans la formation des véhicules autonomes.

Cette méthode améliore la sécurité des voitures autonomes grâce à des techniques de détection améliorées.

Un nouveau système prédit les actions des piétons et des conducteurs, améliorant la sécurité routière.

La recherche se concentre sur comment les véhicules autonomes peuvent imiter les styles de conduite humains pour le confort.

M3Net améliore la segmentation LiDAR pour les voitures autonomes en intégrant des ensembles de données et des capteurs variés.

Résoudre les problèmes de communication pour un peloton de véhicules plus sûr et plus efficace.

Une méthode pour entraîner des agents à suivre des règles tout en maximisant les récompenses.

L'apprentissage fédéré fait face à de nouvelles attaques par empoisonnement, menaçant la sécurité des technologies de conduite autonome.

Une nouvelle méthode améliore la sécurité dans la portée en haute dimension pour les véhicules autonomes.

BadFusion utilise les données de la caméra pour lancer des attaques backdoor sur les systèmes de conduite autonome.

Nouveau modèle d'IA améliore la compréhension des images en trois dimensions.

PAFOT améliore les tests de sécurité pour les voitures autonomes grâce à des techniques de simulation avancées.

Une nouvelle façon d'évaluer comment les conducteurs communiquent et interagissent sur la route.

DriveWorld améliore la technologie de conduite autonome en analysant des données spatiales et temporelles.

Combiner les données LiDAR et les données de caméra pour améliorer l'efficacité des technologies de conduite autonome.

Un nouvel algorithme améliore la sécurité et l'efficacité des véhicules autonomes connectés.

Cette étude développe un contrôleur pour les véhicules autonomes afin d'améliorer la sécurité dans la circulation.

Nouveau système protège les véhicules autonomes des attaques par spoofing GPS.

Cet article parle d'une méthode décentralisée pour la gestion du trafic avec des véhicules connectés.

NaviSlim optimise la navigation des drones en adaptant les ressources aux environnements.

L'infrastructure routière intelligente améliore la sécurité et l'efficacité des voitures autonomes.

Explorer des lignes de transit hybride semi-demande pour un meilleur accès et une meilleure efficacité.

EdgeLoc combine des méthodes traditionnelles et modernes pour un meilleur suivi de la localisation des véhicules.

Un aperçu du grésillement dans le contrôle et son impact sur l'efficacité du système.

Explorer comment les véhicules autonomes peuvent s'intégrer en toute sécurité dans un espace aérien chargé.

De nouvelles méthodes améliorent la précision du suivi des véhicules en utilisant des données radar et caméra.

Une méthode pour vérifier la sécurité des voitures autonomes et des drones en utilisant des réseaux de neurones.

Une méthode pour sécuriser les réseaux de neurones contre les vulnérabilités en mémoire.

Une nouvelle boîte à outils améliore la segmentation LiDAR pour des voitures autonomes plus sûres.

Ce papier examine comment les capteurs améliorent les décisions malgré des données incomplètes.

Une nouvelle méthode utilise des capteurs basiques pour créer des cartes détaillées pour les véhicules autonomes.

Une nouvelle approche améliore les voitures autonomes en imitant les schémas de pensée humains.

Améliorer les systèmes LiDAR pour une meilleure reconnaissance des objets dans les véhicules autonomes.

Techniques pour guider des robots vers des endroits précis tout en évitant les obstacles.