Un nuovo metodo migliora la precisione della posizione dei sensori in ambienti complessi.
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Scienza all'avanguardia spiegata semplicemente
Un nuovo metodo migliora la precisione della posizione dei sensori in ambienti complessi.
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NeMO migliora la mappatura delle auto a guida autonoma grazie a un'analisi dettagliata multi-frame.
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Nuovo metodo migliora la rilevazione 3D usando solo dati da fotocamera 2D.
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Un nuovo metodo migliora il tracciamento degli oggetti e la stima della velocità per i veicoli a guida autonoma.
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Questo documento presenta un metodo per migliorare il processo decisionale delle auto a guida autonoma nel traffico misto.
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Un nuovo metodo migliora il tracciamento di più persone in scene complesse.
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Nuovi metodi migliorano le prestazioni di gara delle auto a guida autonoma usando il deep learning.
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Questo articolo presenta un nuovo metodo per una segmentazione semantica efficiente in scene 3D.
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Esplorando il potenziale delle telecamere a eventi per migliorare il riconoscimento dei pedoni nei veicoli autonomi.
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Un nuovo metodo permette ai go-kart di guidare autonomamente usando tecniche basate sui dati.
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Analizzare le misure di sicurezza per i veicoli autonomi in condizioni di guida dinamiche.
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Un nuovo modello migliora la velocità e l'accuratezza del riconoscimento delle azioni nell'analisi video in tempo reale.
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P2D migliora il rilevamento di oggetti 3D nelle auto a guida autonoma usando la previsione del movimento.
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Lo studio analizza come i conducenti umani interagiscono con i veicoli autonomi sulla strada.
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Ground-VIO migliora la stima della posizione del veicolo usando relazioni tra camera e terreno.
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Esplorare i fattori di comfort nel design dei veicoli autonomi per migliorare l'esperienza utente.
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Un nuovo framework migliora la segmentazione delle nuvole di punti usando modelli di visione di base.
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Un dataset completo per migliorare la comprensione del traffico agli incroci urbani.
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Questo metodo migliora la percezione 3D per le auto a guida autonoma usando i dati delle telecamere.
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Un nuovo metodo migliora le prestazioni della segmentazione delle immagini tramite tecniche innovative.
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La rilevazione delle anomalie è fondamentale per la sicurezza delle auto a guida autonoma.
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Una nuova piattaforma valuta le prestazioni degli acceleratori di deep learning per veicoli autonomi sicuri.
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BEVScope migliora la stima della profondità per capire meglio gli ambienti nella robotica.
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Una strategia per ottimizzare l'etichettatura dei dati nei compiti di visione artificiale.
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ScenarioNet usa dati di guida reali per migliorare i test delle auto a guida autonoma.
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Uno sguardo ai progressi e alle sfide delle auto a guida autonoma.
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Un metodo per verificare che i sistemi rispettino gli standard della logica temporale senza input manuale.
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