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Usare il Deep Q-Learning per insegnare alle auto autonome a mantenere la corsia e evitare collisioni.

Un nuovo framework chiarisce il comportamento degli agenti autonomi analizzando l'aderenza alle regole.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza della previsione delle traiettorie senza dipendere da mappe ad alta definizione.

Questo articolo esamina come valutare le intenzioni dei sistemi di intelligenza artificiale.

Un nuovo approccio migliora le previsioni dei movimenti dei veicoli per i sistemi di guida autonoma.

Un modello per veicoli automatizzati connessi per migliorare la sicurezza stradale e l'efficienza del traffico.

Un'infrastruttura innovativa migliora la sicurezza nei incroci urbani affollati.

Un modo nuovo per rendere le auto a guida autonoma più sicure e comode.

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Un nuovo approccio migliora la precisione e l'efficienza delle previsioni per le auto a guida autonoma nel traffico.

Un nuovo approccio migliora la comunicazione AV con i conducenti umani durante manovre complesse.

Un nuovo metodo migliora le interazioni tra veicoli per una maggiore sicurezza alla guida.

La tecnologia di guida automatizzata promette strade più sicure e meno incidenti.

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Uno studio esamina come le abitudini di guida veloce differiscano nel mondo e il loro impatto sulla sicurezza stradale.

Un nuovo metodo migliora le previsioni delle posizioni future per i veicoli autonomi.

Un nuovo metodo personalizza le previsioni dei veicoli per migliorare la sicurezza e l'assistenza al conducente.

CLLD migliora il rilevamento delle corsie in condizioni difficili usando l'apprendimento auto-supervisionato.

Un nuovo metodo prevede il comportamento dei conducenti e migliora la sicurezza nel traffico ibrido.

Nuove funzionalità migliorano come gli AV apprendono gli stili di guida per interazioni più sicure.

Un nuovo modello combina reti neurali e modelli di scelta per previsioni di guida più sicure.

MapPrior migliora la percezione BEV, aumentando l'accuratezza e la sicurezza per i veicoli autonomi.

L'accumulo dei dati radar può migliorare la rilevazione degli oggetti nei veicoli autonomi.

Migliorare la comprensione dei conducenti per una guida semi-autonoma più sicura.

SKoPe3D offre dati sintetici per il rilevamento dei punti chiave dei veicoli nei sistemi di traffico.

La previsione del movimento è fondamentale per il funzionamento sicuro dei veicoli autonomi, migliorando il flusso del traffico e il processo decisionale.

Metodi innovativi migliorano la sicurezza e la precisione della navigazione dei veicoli autonomi.

Il dataset Rank2Tell migliora la comprensione delle scene di traffico per la fiducia nella tecnologia delle auto a guida autonoma.

Esaminare i problemi nel rilevare i pedoni per migliorare la sicurezza stradale dei veicoli autonomi.

Ricerca su come rilevare oggetti strani nei veicoli autonomi tramite tecniche di imaging avanzate.

Esplorando migliorie nel Reinforcement Learning per una guida autonoma migliore.

Questo studio esplora l'uso delle telecamere per migliorare la comunicazione tra veicoli.

Uno sguardo su come stimare la probabilità di incidenti stradali usando tecniche adattive.

I ricercatori analizzano come i veicoli autonomi e i conducenti umani gestiscono i conflitti agli incroci.

Un nuovo modello migliora il cambio di corsia e il sorpasso dei veicoli a guida autonoma.

Un nuovo modello migliora il modo in cui le auto a guida autonoma prevedono i movimenti dei pedoni in aree affollate.

Nuovi metodi migliorano la sicurezza nelle auto a guida autonoma attraverso una migliore modellazione dell'interazione.