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Nuovi metodi migliorano la sicurezza misurando la fiducia nelle decisioni dei veicoli a guida autonoma.

Introducendo un nuovo framework per animazioni realistiche di pedoni nell'addestramento degli AV.

Questo metodo migliora la sicurezza delle auto a guida autonoma grazie a tecniche di rilevamento avanzate.

Un nuovo sistema prevede le azioni dei pedoni e dei conducenti, migliorando la sicurezza stradale.

La ricerca si concentra su come i veicoli autonomi possono adattarsi agli stili di guida umani per il comfort.

M3Net migliora la segmentazione LiDAR per le auto a guida autonoma integrando diversi dataset e sensori.

Affrontare i problemi di comunicazione per un convoglio di veicoli più sicuro ed efficiente.

Un metodo per addestrare gli agenti a seguire le regole mentre massimizzano i premi.

L'apprendimento federato affronta nuovi attacchi di avvelenamento, minacciando la sicurezza nella tecnologia delle auto a guida autonoma.

Un nuovo metodo migliora la sicurezza nella raggiungibilità ad alta dimensione per veicoli autonomi.

BadFusion usa i dati della fotocamera per lanciare attacchi backdoor sui sistemi di guida autonoma.

Nuovo modello di intelligenza artificiale migliora la comprensione delle immagini in tre dimensioni.

PAFOT migliora i test di sicurezza per le auto a guida autonoma attraverso tecniche di simulazione avanzate.

Un modo nuovo per valutare come i guidatori comunicano e interagiscono sulla strada.

DriveWorld migliora la tecnologia di guida autonoma analizzando dati spaziali e temporali.

Combinare i dati LiDAR e della camera per migliorare l'efficienza della tecnologia per auto a guida autonoma.

Un nuovo algoritmo migliora la sicurezza e l'efficienza nei veicoli autonomi connessi.

Questo studio sviluppa un controllore per veicoli autonomi per migliorare la sicurezza nel traffico.

Nuovo sistema protegge i veicoli autonomi dagli attacchi di spoofing GPS.

Questo articolo parla di un metodo distribuito per la gestione del traffico usando veicoli connessi.

NaviSlim ottimizza la navigazione dei droni adattando le risorse agli ambienti.

Le infrastrutture intelligenti lungo la strada migliorano la sicurezza e l'efficienza per le auto a guida autonoma.

Esplorare percorsi ibridi semi-su richiesta per un accesso e un'efficienza migliori.

EdgeLoc combina metodi tradizionali e moderni per un tracciamento migliore della posizione dei veicoli.

Uno sguardo al chiacchiericcio nel controllo e al suo impatto sull'efficienza del sistema.

Esplorando come i veicoli autonomi possano integrarsi in sicurezza nello spazio aereo affollato.

Nuovi metodi migliorano l'accuratezza del tracciamento dei veicoli usando dati radar e fotocamere.

Un metodo per verificare la sicurezza nelle auto a guida autonoma e nei droni usando le reti neurali.

Un metodo per proteggere le reti neurali contro le vulnerabilità nella memoria.

Una nuova cassetta degli attrezzi migliora la segmentazione LiDAR per auto a guida autonoma più sicure.

Questo documento esamina come i sensori migliorano le decisioni nonostante i dati incompleti.

Un nuovo metodo usa sensori semplici per creare mappe dettagliate per veicoli autonomi.

Un nuovo approccio migliora le auto a guida autonoma imitano i modelli di pensiero umano.

Migliorare i sistemi LiDAR per una riconoscimento degli oggetti migliore nei veicoli autonomi.

Tecniche per guidare i robot verso posti specifici evitando ostacoli.

UniTraj affronta le sfide della modellazione delle traiettorie multi-agente con un approccio unificato.

Le simulazioni sono super importanti per valutare la sicurezza dei veicoli autonomi.

Uno sguardo al design basato su contratti per sistemi ibridi e le loro complessità.