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Combinare i dati LiDAR e della camera per migliorare l'efficienza della tecnologia per auto a guida autonoma.

Un nuovo approccio migliora le auto a guida autonoma imitano i modelli di pensiero umano.

Un nuovo kit di strumenti aiuta la collaborazione nella progettazione delle interfacce pedone-veicolo.

Il metodo UAD riduce le esigenze di dati e migliora l'efficienza nella guida autonoma.

LCSim offre strumenti migliorati per scenari di traffico urbano realistici.

Le auto a guida autonoma usano sistemi basati su regole per una navigazione stradale più sicura e per prendere decisioni.

Progettazione di controllori efficienti per sistemi incerti usando tecniche di astrazione.

SeFlow migliora la stima del movimento per le auto a guida autonoma usando l'apprendimento auto-supervisionato.

Questo documento esplora modi per valutare meglio la calibrazione del modello e l'accuratezza predittiva.

Un nuovo metodo migliora la sicurezza prevedendo con precisione il Tempo fino all'Impatto usando telecamere basate su eventi.

Scopri come l'inferenza attiva migliora le capacità delle auto a guida autonoma.

DACCA migliora il riconoscimento delle corsie attraverso un migliore apprendimento delle caratteristiche e un'aggregazione del contesto.

Rivoluzionare il rilevamento delle corsie per le auto a guida autonoma con maggiore precisione e comprensione.

Un nuovo modo per migliorare le prestazioni nell'apprendimento federato gerarchico.

Esplorando l'impatto dei gemelli digitali sulle reti veicolari e la comunicazione.

Un framework migliora la sicurezza nei veicoli connessi proteggendo allo stesso tempo la privacy degli utenti.

Un modello in miniatura di città aiuta la ricerca sulle auto a guida autonoma e sui sistemi di trasporto smart.

Un nuovo approccio migliora la capacità delle auto a guida autonoma di affrontare le rotatorie in sicurezza.

Combinare i dati della camera e del LiDAR migliora le capacità di rilevamento dei veicoli autonomi.

Scopri come la comunicazione V2X trasforma la sicurezza stradale e la gestione del traffico.

Nuovo metodo migliora la sicurezza delle auto autonome usando una sola telecamera RGB-D.

Un nuovo metodo di allenamento migliora il rilevamento di oggetti 3D usando dati sintetici e del mondo reale.

Un nuovo approccio migliora la sicurezza durante il drifting per le auto a guida autonoma usando la fisica.

Combinare il Clonazione Comportamentale e il PPO migliora la pianificazione delle traiettorie per le auto a guida autonoma.

Usare i gemelli digitali per ottimizzare il traffico nelle rotonde e migliorare la comunicazione tra veicoli.

Un framework che migliora la localizzazione dei veicoli usando l'integrazione di dati da più sensori.

Esplorando come i modelli di linguaggio migliorano le tecnologie di guida autonoma.

La ricerca mette in evidenza un nuovo approccio per l'apprendimento in tempo reale nelle auto a guida autonoma.

Un nuovo modello migliora la previsione dei movimenti per le auto a guida autonoma con risorse minime.

Metodi innovativi migliorano la comprensione dell'ambiente per i veicoli autonomi.

HeightMapNet migliora la mappatura per le auto a guida autonoma aumentando l'accuratezza e i dettagli.

Polar R-CNN porta novità nella rilevazione delle corsie, migliorando efficienza e prestazioni.

Nuove sequenze pilota migliorano la comunicazione in ambienti in rapido cambiamento.

SplatAD unisce dati di telecamere e Lidar per auto a guida autonoma più intelligenti.

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

Nuovi metodi aiutano le auto smart a imparare dalle immagini della strada a bassa qualità.

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

Scopri come aggiungere linee di transito senza problemi a reti esistenti.

Nuovo metodo migliora la navigazione e il tracciamento degli oggetti nei veicoli a guida autonoma.

HoloDrive unisce dati 2D e 3D per auto a guida autonoma più intelligenti.