Articoli più recenti per Veicoli autonomi

La correzione durante il test aiuta le auto a guida autonoma ad imparare e adattarsi mentre sono in strada.

Un nuovo metodo migliora le prestazioni degli AUV nei compiti di tracciamento subacqueo.

Migliorare il tracciamento degli oggetti nei USV per condizioni marittime difficili.

FMGP migliora le previsioni DNN stimando l'incertezza, importante per applicazioni critiche.

Nuovi metodi migliorano il modo in cui le auto a guida autonoma percepiscono l'ambiente circostante.

I veicoli autonomi connessi usano la collaborazione per viaggi più sicuri e intelligenti.

Un nuovo metodo chiarisce il processo decisionale dell'apprendimento automatico per una maggiore fiducia e affidabilità.

LOMA combina caratteristiche visive e linguistiche per migliorare le previsioni nello spazio 3D.

Un nuovo framework migliora l'etichettatura dei dati per le auto a guida autonoma.

Uno sguardo alle nuove strategie di sicurezza nella tecnologia delle auto a guida autonoma.

I dataset sintetici sono fondamentali per addestrare telecamere basate su eventi per una guida autonoma più sicura.

Scopri come MMD-OPT migliora la sicurezza nella guida autonoma.

I sistemi DFRC uniscono la rilevazione radar e la comunicazione, affrontando l'incertezza nella direzione del bersaglio.

Scopri come i dati condivisi rendono la guida autonoma più sicura e intelligente.

NEST aiuta i veicoli autonomi a prevedere i movimenti, migliorando la sicurezza stradale e l’efficienza.

GaussTR ridefinisce il modo in cui le macchine percepiscono gli ambienti tridimensionali con prestazioni e efficienza migliorate.

Come le macchine imparano a prevedere il loro ambiente per sicurezza ed efficienza.

ISAC unisce comunicazione e rilevamento per soluzioni tecnologiche più intelligenti.

SLTNet cambia il modo in cui le macchine elaborano i dati delle telecamere a eventi in modo efficiente.

CLIP-RLDrive migliora il processo decisionale delle auto a guida autonoma in situazioni di guida complesse.

Scopri come le tecniche asincrone migliorano il processo decisionale in tempo reale per gli agenti AI.

Combinare modelli di fondazione e sensori a prezzi accessibili migliora la percezione della profondità in diverse applicazioni.

SimADFuzz migliora i test di sicurezza per i veicoli autonomi con scenari diversi.

L'aumento dei veicoli robot cambia il flusso del traffico agli incroci.

Nuovo framework ottimizza il flusso del traffico con veicoli autonomi e IA.

I progressi nella ricostruzione di scene 3D stanno cambiando la sicurezza stradale.

LiDAR-RT migliora la percezione delle auto a guida autonoma con rendering 3D in tempo reale.

GSRender migliora la comprensione dello spazio 3D grazie a tecniche innovative e a requisiti di dati semplificati.

Scopri come il monitoraggio predittivo migliora la sicurezza nelle auto a guida autonoma e nei robot.

Scopri come PPN sta cambiando le corse di auto autonome con la comprensione in tempo reale delle scene.

UniPLV combina tipi di dati per un riconoscimento delle scene più intelligente.

Scopri come COBRA migliora il recupero dei dati per risultati migliori nel machine learning.

Metodi innovativi usano motori di gioco per migliorare gli ambienti di test per i sistemi autonomi.

Un nuovo framework di fuzz testing migliora la sicurezza e l'efficienza dei droni.

Scopri come migliorare l'affidabilità dei modelli di deep learning attraverso l'interpretabilità e la robustezza.

WeatherGS affronta i problemi di qualità delle immagini causati da pioggia e neve.

Un nuovo metodo migliora la percezione dei veicoli per una navigazione autonoma più sicura.

MMD-LoRA aiuta i veicoli autonomi a stimare la profondità durante condizioni meteorologiche difficili.

Un nuovo metodo migliora il rilevamento degli oggetti nelle auto a guida autonoma usando dati da telecamera e LiDAR.