Articoli più recenti per Veicoli autonomi

Un nuovo metodo migliora i test di sicurezza per i veicoli a guida autonoma.

Le isole di sicurezza potenziano i dispositivi HPC per applicazioni critiche come le auto a guida autonoma.

Questo studio esamina come i setup LiDAR influenzano i veicoli autonomi in ambienti fuoristrada.

Una tecnica che sfrutta schermi trasparenti confonde i sistemi di riconoscimento delle telecamere.

PG-RCNN migliora l'accuratezza della rilevazione di oggetti 3D usando la tecnologia LiDAR.

METAVerse migliora le previsioni di attraversabilità del terreno per i veicoli autonomi.

Nuovi metodi migliorano la visibilità di oggetti nascosti usando un'analisi della luce avanzata.

MAMo migliora la stima della profondità dai video, aumentando precisione e velocità.

Un nuovo approccio migliora la precisione e l'efficienza delle previsioni per le auto a guida autonoma nel traffico.

Le fotocamere a eventi stanno cambiando il panorama della rilevazione visiva nei sistemi autonomi.

Questo metodo migliora la chiarezza dell'immagine quando ci sono ostacoli dinamici.

Il modello SAFE migliora la chiarezza nelle decisioni dell'IA grazie a spiegazioni controfattuali efficaci.

Un nuovo approccio migliora la comunicazione AV con i conducenti umani durante manovre complesse.

Esaminando le sfide e le difese contro gli attacchi avversariali su nuvole di punti 3D.

Un nuovo metodo migliora le interazioni tra veicoli per una maggiore sicurezza alla guida.

Poly-MOT migliora il tracciamento degli oggetti per i robot in ambienti complessi.

NAPTRON migliora il rilevamento degli oggetti affrontando le sfide con campioni fuori distribuzione.

Un nuovo modello migliora i dati di addestramento per la segmentazione semantica nelle applicazioni di intelligenza artificiale.

Uno studio confronta i metodi per stimare i movimenti dei veicoli di superficie senza pilota.

AnyLoc offre un metodo VPR potente per ambienti diversi senza bisogno di riaddestramento.

DriveAdapter collega percezione e pianificazione per una guida autonoma migliore.

Un nuovo approccio per migliorare la sicurezza dei veicoli autonomi contro le minacce informatiche.

Un nuovo approccio per valutare la sicurezza dei veicoli a guida autonoma attraverso simulazioni controfattuali.

Nuove tecniche migliorano il rilevamento OOD mantenendo l'accuratezza della classificazione.

Nuovi metodi migliorano il riconoscimento degli oggetti in ambienti diversi per le auto a guida autonoma.

Un nuovo metodo migliora la sicurezza dei movimenti dei carrelli elevatori in ambienti affollati.

Nuovo metodo migliora l'identificazione di oggetti strani sulla strada.

Nuovi metodi migliorano la resistenza dei sistemi di rilevamento degli oggetti ai cambiamenti avversi.

Combinare i dati LiDAR e quelli della camera migliora l'accuratezza nella segmentazione panottica 3D.

Un nuovo metodo per il tracciamento e la segmentazione usando solo modelli di apparenza.

Questo articolo esplora come la neuroevoluzione migliori la previsione della traiettoria dei veicoli attraverso l'ottimizzazione multi-obiettivo.

Un nuovo metodo migliora il rilevamento di oggetti 3D per veicoli autonomi usando la rappresentazione BEV.

Questo studio rivela dei pregiudizi su come le auto autonome rilevano i pedoni in base all'età e al colore della pelle.

Esplorando il ruolo di AirComp nella gestione efficiente dei dati wireless.

NP-SemiSeg migliora l'accuratezza della segmentazione semantica mentre stima l'incertezza.

Uno studio presenta un dataset e tecniche per migliorare la chiarezza delle immagini durante la pioggia.

Un metodo che riduce la complessità delle reti neurali per migliorare l'efficienza della verifica.

Migliorare la navigazione delle imbarcazioni senza equipaggio usando tecniche avanzate di elaborazione delle immagini.

Questo articolo parla dell'importanza di prevedere i movimenti dei pedoni per la sicurezza dei veicoli autonomi.

Nuovo framework migliora la fusione dei sensori e la calibrazione per dispositivi autonomi.