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Un nuovo approccio alla localizzazione AV si concentra su flessibilità e sicurezza.

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

SOGDet migliora il rilevamento degli oggetti considerando il contesto ambientale per la guida autonoma.

Le ricerche mostrano che la musica influisce sull'interazione con i robot tramite segnali emotivi.

LK-99 potrebbe cambiare il futuro della superconduttività se si dimostrerà efficace.

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

MBAPPE migliora il processo decisionale per i veicoli autonomi utilizzando comportamenti appresi.

LineMarkNet migliora la precisione del parcheggio dei veicoli autonomi con una rilevazione delle linee avanzata.

Nuovi metodi migliorano la guida autonoma concentrandosi su una pianificazione basata sulle abilità.

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

Un nuovo metodo per gestire la ricarica dei veicoli elettrici usando l'apprendimento per rinforzo multi-agente.

Questo articolo parla dei vantaggi del multiplexing a divisione temporale nei veicoli connessi.

I ricercatori trovano modi per proteggere i dati sensibili in ambienti con agenti cooperativi.

La ricerca mostra come i gesti possano migliorare la sicurezza per i pedoni e le auto a guida autonoma.

La ricerca si concentra su come migliorare le spiegazioni e gestire l'incertezza nelle decisioni dei veicoli autonomi.

Un nuovo modello aiuta le auto a guida autonoma a inserirsi in modo sicuro nel traffico intenso.

Un nuovo metodo migliora la gestione dei dati nei veicoli intelligenti.

Migliorare la capacità delle auto a guida autonoma di prevedere il comportamento del conducente aumenta la sicurezza.

Introducendo un nuovo modello per prevedere meglio i movimenti dei veicoli nel traffico.

Rivoluzionare la condivisione e la sicurezza dei dati nelle reti veicolari con nuovi framework di apprendimento.

Esplorare la presa di decisione e l'interpretabilità nelle auto a guida autonoma.

Capire le auto a guida autonoma è fondamentale per fiducia e sicurezza.

UniV2X migliora la guida autonoma grazie alla collaborazione tra veicolo e infrastruttura.

Questo articolo parla di come MBDRL ottimizza il controllo del flusso con efficienza e costi ridotti.

Nuovi metodi migliorano la sicurezza prevedendo i movimenti dei pedoni fuori dalla vista per i veicoli autonomi.

Modelli innovativi migliorano la comprensione delle condizioni stradali per i veicoli autonomi.

Nuovo modello migliora il riconoscimento dell'ambiente del veicolo usando telecamere e LiDAR.

Un nuovo modello migliora le previsioni sul traffico per una mobilità urbana più intelligente.

M3Net migliora la segmentazione LiDAR per le auto a guida autonoma integrando diversi dataset e sensori.

Nuovi metodi migliorano il controllo delle bolle di separazione turbolente per una migliore efficienza dei veicoli.

BadFusion usa i dati della fotocamera per lanciare attacchi backdoor sui sistemi di guida autonoma.

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.