Articoli più recenti per Veicoli autonomi

Un nuovo metodo migliora la sicurezza nell'apprendimento per rinforzo integrando livelli di fiducia definiti dall'utente.

Structure flow offre informazioni sui movimenti in tempo reale per robotica e veicoli autonomi.

Un nuovo modello migliora l'accuratezza nella segmentazione 3D utilizzando nuvole di punti.

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

Nuovo framework migliora il rilevamento di oggetti noti e sconosciuti nello spazio tridimensionale.

I CMDP combinano la massimizzazione delle ricompense con la sicurezza nelle applicazioni di intelligenza artificiale.

Un approccio innovativo per la raccolta efficiente di feedback nell'apprendimento per rinforzo per la sicurezza.

La ricerca valuta gli impatti del design sonoro sulle interazioni AV-pedone.

Un metodo per derivare funzioni di costo analizzando le azioni degli esperti in ambienti complessi.

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

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

Nuovo approccio migliora la mappatura delle nuvole di punti rimuovendo oggetti dinamici.

FALCON pulisce le immagini sfuocate in fretta mantenendo la qualità per vari usi.

Scopri come i nuovi metodi di calcolo possono ridurre il consumo di energia nei sistemi di intelligenza artificiale.

Un nuovo metodo per una decisione efficace nell'intelligenza artificiale usando grandi modelli del mondo.

Nuovi metodi migliorano i sistemi LiDAR per prestazioni migliori in condizioni meteo difficili.

Un nuovo metodo a griglia migliora il modo in cui le auto a guida autonoma affrontano aree sconosciute.

Un nuovo metodo migliora il rilevamento e il tracciamento nei veicoli autonomi usando telecamere multi-view.

Un nuovo metodo migliora la stima della profondità usando immagini provenienti da più telecamere.

Nuovo metodo migliora il rilevamento di oggetti in movimento in ambienti dinamici usando la tecnologia LiDAR.

Nuove metriche e modulo EdgeHead migliorano il rilevamento 3D per veicoli autonomi.

Un nuovo metodo basato su punti migliora la comprensione della scena per i veicoli autonomi.

Nuovo metodo migliora il riconoscimento degli oggetti nei veicoli autonomi tramite percezione cooperativa.

Un dataset per migliorare le prestazioni dei veicoli autonomi in diverse condizioni climatiche.

Un nuovo metodo migliora il riconoscimento dei dati delle nuvole di punti per i veicoli autonomi.

Sviluppare un modello per una segmentazione delle immagini precisa in diverse condizioni di guida.

Metodi innovativi stanno trasformando il modo in cui i sistemi rilevano e localizzano oggetti negli spazi 3D.

VQA-Diff unisce tecniche per migliorare la modellazione 3D dei veicoli a partire da immagini del mondo reale.

Combinare la raggiungibilità di Hamilton-Jacobi con l'apprendimento per rinforzo migliora la sicurezza nei sistemi di controllo.

Un nuovo metodo migliora la navigazione dei robot e l'evitamento degli ostacoli.

RHRSegNet migliora la segmentazione semantica per le immagini notturne, fondamentale per la guida autonoma.

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

Nuove strategie di instradamento migliorano l'efficienza nelle reti di trasporto.

Un nuovo approccio affronta l'eccesso di fiducia nei sistemi che riconoscono più etichette.

Questo articolo parla di metodi per migliorare i sistemi di controllo usando la compressione dei dati orientata agli obiettivi.

Nuove strategie combinano mappatura e previsione del comportamento per veicoli a guida autonoma.

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

Un dataset innovativo punta a migliorare la tecnologia dei camion autonomi grazie a dati ampi e di alta qualità.

Un nuovo framework migliora il modo in cui i veicoli a guida autonoma prendono decisioni in ambienti di guida complessi.

Un nuovo metodo migliora il rilevamento di oggetti 3D usando LiDAR e immagini 2D.