交通安全 に関する最新の記事

異常検出は、コネクテッド車両や自律走行車両の安全にとって重要だよ。

DriveWorldは、空間データと時間データを分析することで自動運転技術を向上させてるよ。

新しいアルゴリズムが接続された自動運転車の安全性と効率を向上させる。

この論文では、自動運転車における不必要なドライバーの介入を最小限に抑える方法を探る。

スマートな道路インフラは、自動運転車の安全性と効率を高めるよ。

新しい方法は、基本的なセンサーを使って自動運転車のための詳細な地図を作成するんだ。

自動運転車のための自動駐車を簡単にする新しい視覚ベースのアプローチ。

新しいフレームワークが先進の深層学習技術を使って列車の故障検出を強化する。

Bench2Driveは自動運転技術の公正な評価方法を提供してるよ。

自動運転車のための交通ルールを形式論理に変換するフレームワーク。

時間遅延のあるシステムの安定性を理解する新しいアプローチ。

新しい方法で流体力学を使って自動運転車の動作計画を改善する。

研究は、混沌とした交通の中での車両の追従行動とリーダー-フォロワーのペアに焦点を当てている。

新しい戦略は、レーンなしの環境でCAVの安全性と効率性を向上させることを目指している。

安全な道路のために先進技術で車両通信を強化。

新しいTOKENアプローチが、自動運転車の稀な運転イベントの扱いを改善した。

新しいモデルが動いているデバイス間のモバイル通信を改善します。

新しいモデルが、さまざまな条件で自動運転車の軌道予測を向上させる。

新しい方法が自律運転のための軌道予測を向上させ、安全性を高める。

新しい方法が脳の活動をモニターして運転の意図を予測しようとしてるんだ。

道路安全を向上させるための多様な運転パターンを分類するフレームワーク。

自動運転車用の新しいスピードコントローラーが交通管理を改善する。

新しいモデルが接続された自律走行車の物体検出を改善したよ。

自動運転車のために、俯瞰画像からストリートビュー画像を生成する新しい方法ができたんだ。

このプロジェクトは、安全な自動運転車の運転のためのレーンフォロー方法をテストしてるんだ。

新しい方法が自動運転車と人間が運転する車の協力を向上させる。

競技は、厳しい条件下での安全な運転モデルのための取り組みを披露する。

自動運転車技術の主要な制御技術の概要。

SymAwareがどのように自律システムの協力と安全性を向上させるかを発見しよう。

この研究は、自動運転車にとって建設現場での物体検出の重要性を強調してるよ。

CASPFormerは、鳥瞰図画像を使って軌道予測を革新している。

LNGタンク輸送におけるスラッシング効果とバッフルの使用に関する研究。

新しい適応検出アルゴリズムが複雑な環境でのターゲット識別を改善するよ。

高度なAIモデルを使って交通の動きを予測する新しいアプローチ。

研究者たちは、悪天候下で自動運転車の信号機認識を向上させる技術を開発している。

優しくすることがAIが人間にもっと効果的に役立つのを助けるんだ。

MFTPは、自動運転車が詳細な地図なしで動きを予測する方法を変えるんだ。

このシステムは道路の小さな物体を監視する方法を改善するよ。

安全な自動運転のために、ローカリゼーションとトラッキングを組み合わせる。

SpaRCは、レーダーとカメラのデータを組み合わせて、より良い物体検出を実現し、車両の認識を向上させる。