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Un sistema che combina video e dati GPS per il tracciamento dei veicoli sull'Interstate 24.

Una panoramica delle tecniche di tracciamento e delle loro sfide in ambienti complessi.

Un metodo per migliorare le auto a guida autonoma attraverso un apprendimento migliore e il rispetto delle regole del traffico.

Questo articolo parla dell'uso del machine learning nella gestione del traffico.

Nuovi metodi migliorano il rilevamento degli oggetti in condizioni meteo avverse per tecnologie più sicure.

Questo articolo parla di nuovi metodi per migliorare il trasferimento dei compiti nelle auto a guida autonoma.

Un metodo per bilanciare la fornitura e la domanda di idrogeno per un'adozione efficace dei veicoli.

Impara a muovere le risorse in modo efficiente attraverso le reti.

Presentiamo CRAMP, un metodo che migliora la navigazione degli agenti in ambienti affollati.

Esplorare come i modelli linguistici migliorano la comunicazione e il processo decisionale delle auto a guida autonoma.

Un nuovo metodo migliora il coordinamento tra droni e veicoli a terra per operazioni prolungate.

Esaminare il legame tra l'uso del suolo e il camminare nelle comunità.

Un nuovo metodo per generare dati di flusso urbano in città senza informazioni storiche.

Un nuovo approccio migliora il tracciamento di obiettivi in movimento sovrapposti usando metodi di clustering.

Esplora come i sistemi di comunicazione garantiscono la sicurezza e l'efficienza dei veicoli aerei.

Un nuovo metodo migliora la scelta dei centri logistici per consegne efficienti a Lahore.

Esaminando i metodi di controllo per migliorare il flusso di traffico con veicoli autonomi e guidati da esseri umani.

Il framework LLM-Mob migliora l'accuratezza nel predire i modelli di mobilità umana.

Migliorare l'utilizzo dei camion attraverso la collaborazione può ridurre significativamente le emissioni di carbonio.

Il nuovo framework SurrealDriver migliora la simulazione degli agenti di guida per ambienti urbani.

Un nuovo sistema migliora le decisioni degli AV durante la costruzione stradale.

Esaminare come i valori influenzano le decisioni nell'etica dei veicoli autonomi.

Combinare tecniche di rilevamento degli oggetti con la calibrazione migliora l'accuratezza e l'affidabilità.

Un nuovo metodo migliora la navigazione degli ASV nei canali urbani affollati.

Un nuovo metodo migliora le previsioni delle serie storiche multivariate usando tecniche di mascheramento innovative.

Un metodo per gestire più agenti per formazioni sicure e evitare collisioni.

Uno sguardo all'integrazione del Deep Reinforcement Learning nei sistemi UAV per migliorare le prestazioni e la sicurezza.

La ricerca offre spunti sulla cinetosi e le differenze individuali tra conducenti e passeggeri.

Un nuovo metodo migliora il modo in cui le auto a guida autonoma rilevano gli oggetti usando il LiDAR.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza del posizionamento mobile in ambienti complessi.

PyVRP offre soluzioni efficienti per complessi problemi di routing dei veicoli.

Camminare e andare in bici stanno cambiando il trasporto urbano per città più sane.

Esaminare l'infrastruttura digitale necessaria per veicoli connessi e automatici.

Affrontare le disuguaglianze nei ride-hailing con una migliore previsione della domanda e allocazione dei veicoli.

Condividere conoscenze tra le AV migliora la loro capacità di adattarsi a diverse situazioni di guida.

Un nuovo sistema consente un'elaborazione rapida di grafi temporali su macchine singole.

Esaminando come il trasporto influisce sulla diffusione dell'Ebola durante le epidemie.

Questo articolo parla di come migliorare le operazioni degli autobus elettrici e le strategie di ricarica.

Esplorando come droni e camion cambiano i metodi di consegna per essere più efficienti.

Utilizzando il deep reinforcement learning per migliorare l'efficienza delle consegne dei camion.