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Un nuovo modo per migliorare i servizi di trasporto a Monaco usando veicoli autonomi condivisi.

Un nuovo metodo migliora la cooperazione tra veicoli automatizzati e quelli guidati da umani.

Un nuovo metodo migliora il rilevamento delle strade usando fonti di dati diverse.

Uno studio su come migliorare la sicurezza dei pedoni attraverso modelli di previsione del comportamento.

Un nuovo framework migliora il modo in cui i robot si muovono in sicurezza attraverso ambienti affollati.

Un nuovo sistema per il trasporto passeggeri efficiente ed eco-sostenibile.

Uno studio svela nuovi dettagli sulla gestione delle batterie delle e-bike nel sistema di bike-sharing di Barcellona.

ROAD-Waymo migliora la comprensione delle azioni stradali per i veicoli autonomi.

Un sistema che migliora la consapevolezza dei pedoni per i robot usando suono e vista.

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MFTP cambia il modo in cui le auto a guida autonoma prevedono i movimenti senza mappe dettagliate.

Un nuovo modello migliora le previsioni per i veicoli autonomi nel traffico complesso.

Esplorare la tecnologia cooperativa nelle auto a guida autonoma per una maggiore sicurezza ed efficienza.

Esaminando come il movimento influisca sulla diffusione delle malattie.

Un approccio all'avanguardia che migliora la percezione e la sicurezza dei veicoli.

Nuovi metodi migliorano il modo in cui le auto a guida autonoma percepiscono l'ambiente circostante.

I veicoli autonomi connessi usano la collaborazione per viaggi più sicuri e intelligenti.

Usare l'IoT per aiutare le persone non vedenti nei trasporti urbani.

CLIP-RLDrive migliora il processo decisionale delle auto a guida autonoma in situazioni di guida complesse.

Un'analisi dell'uso del bike sharing in sei grandi città nell'arco di un mese.