Una panoramica delle tecniche di controllo chiave nella tecnologia dei veicoli autonomi.
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Scienza all'avanguardia spiegata semplicemente
Una panoramica delle tecniche di controllo chiave nella tecnologia dei veicoli autonomi.
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ScaleFlow++ migliora la stima del movimento 3D usando telecamere monoculari per vari usi.
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Adattare DINOv2 migliora la segmentazione BEV per auto a guida autonoma più sicure.
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ExelMap migliora la precisione degli aggiornamenti delle mappe HD per una guida autonoma più sicura.
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Uno sguardo ai progressi nella decisione per i veicoli autonomi.
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Nuove tecniche migliorano la modellazione urbana dinamica per diverse applicazioni.
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Un nuovo framework migliora la previsione del movimento per le auto a guida autonoma, aumentando sicurezza ed efficienza.
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Presentiamo GRIN, un nuovo modello per la stima della profondità usando dati sparsi.
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VALO ottimizza il rilevamento LiDAR per veicoli autonomi, bilanciando velocità e precisione.
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La ricerca esplora nuovi metodi per mettere in sicurezza la comunicazione nelle tecnologie di sensori.
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Un nuovo modo per aiutare le auto a guida autonoma a prendere decisioni più sicure sulla strada.
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RenderWorld usa dati visivi per una tecnologia di guida autonoma più sicura.
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Uno sguardo al futuro della tecnologia wireless e i vantaggi delle nuove tecniche di beamforming.
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Un nuovo sistema migliora le previsioni di sicurezza per i veicoli autonomi in ambienti difficili.
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TrajSSL migliora il rilevamento di oggetti 3D usando meno dati etichettati grazie alla previsione del movimento.
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Un framework che migliora la localizzazione dei veicoli usando l'integrazione di dati da più sensori.
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Un nuovo metodo leggero per l'odometria visivo-inerziale migliora le prestazioni in ambienti difficili.
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Un nuovo metodo migliora la sicurezza dei veicoli autonomi in situazioni a rischio.
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Un nuovo metodo migliora la selezione e l'arricchimento dei dati per i sistemi autonomi.
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Uno sguardo a come gli agenti interagiscono nel tempo nei giochi dinamici.
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Nuovi metodi migliorano la comprensione delle previsioni dei modelli di IA.
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Uno studio su come controllare il movimento verticale per migliorare il comfort e la sicurezza nei veicoli.
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Un nuovo metodo migliora l'accuratezza del tracciamento in scene in movimento rapido usando tecnologia basata su eventi.
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Esaminando come la gente attraversa le strade per migliorare la sicurezza con veicoli autonomi.
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Un nuovo approccio combina LiDAR e telecamere per una migliore precisione di rilevamento.
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Un nuovo approccio migliora il controllo in ambienti incerti usando processi gaussiani.
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Un evento per migliorare i modelli di segmentazione delle immagini per auto a guida autonoma più sicure.
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La ricerca mette in evidenza un nuovo approccio per l'apprendimento in tempo reale nelle auto a guida autonoma.
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Migliorare il rilevamento dei segnali stradali per veicoli autonomi più sicuri con metodi di apprendimento a pochi colpi.
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Un nuovo framework migliora la stima della posizione della fotocamera in vari ambienti.
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Nuovi approcci migliorano la precisione del tracciamento della posizione dei dispositivi al chiuso.
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Un nuovo modello migliora la previsione dei movimenti per le auto a guida autonoma con risorse minime.
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Un nuovo metodo migliora il riconoscimento dei luoghi con LiDAR per robot e auto a guida autonoma.
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Un nuovo metodo migliora la rilevazione dei pericoli stradali per i sistemi di guida avanzati.
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Questo studio mette in evidenza l'importanza del riconoscimento degli oggetti nei cantieri per le auto a guida autonoma.
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MemFusionMap migliora la mappatura HD in tempo reale usando le informazioni dei frame precedenti.
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Un nuovo metodo migliora l'accuratezza nella stima della velocità per i droni usando dati radar e accelerometro.
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3DIOC determina in modo efficiente gli obiettivi di controllo dai dati senza bisogno di modelli di sistema.
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La ricerca svela vulnerabilità nel rilevamento delle corsie per veicoli autonomi a causa di ombre negative.
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Metodi innovativi migliorano la comprensione dell'ambiente per i veicoli autonomi.
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