交通安全 に関する最新の記事

この記事は、混合交通の中でドライバーがいつ追い越すかをどのように決めるかを調査している。

新しい方法が自律走行車の交通動向予測を改善する。

ディープQラーニングを使って、自動運転車にレーンキーピングと衝突回避を教える。

新しいフレームワークは、自律エージェントの行動をルールの遵守を分析することで明確にする。

新しい方法が、高精細マップに頼らずに軌道予測の精度を向上させるんだ。

この記事では、AIシステムの意図を評価する方法について考察するよ。

新しいアプローチが自動運転システムの車両の動き予測を改善した。

交通安全と効率を向上させるための接続された自動運転車のモデル。

革新的なインフラが混雑した都市の交差点での安全性を向上させる。

自動運転車をもっと安全で快適にする新しいアプローチ。

STZINB-GNNを紹介するよ、交通事故や不確実性を予測するためのより良いモデルだ。

新しいフレームワークが運転動画の交通事故検出精度を向上させる。

新しいアプローチが交通の中で自動運転車の予測精度と効率を向上させる。

新しいアプローチが複雑な操作中に人間のドライバーとのAVコミュニケーションを強化する。

新しい方法が車両のやり取りを改善して、運転の安全性を向上させる。

自動運転技術は安全な道と事故の減少を約束してるよ。

この研究は、ドライバーが道路での合流状況をどう扱うかを明らかにしてる。

ある研究が、世界中でのスピードの習慣の違いやそれが道路安全に与える影響を調べてるよ。

新しい方法が自動運転車の未来の位置予測を向上させる。

新しい方法が車両の予測をパーソナライズして、安全性とドライバー支援を向上させるよ。

CLLDは、自己教師あり学習を使って厳しい環境下でのレーン検出を強化するよ。

新しい方法がドライバーの行動を予測して、ハイブリッド交通の安全性を高めるよ。

新しい機能が、自動運転車が運転スタイルを学ぶ方法を高めて、安全なやり取りができるようになったよ。

新しいモデルは、神経ネットワークと選択モデルを組み合わせて、より安全な運転予測を行う。

MapPriorはBEVの認識を向上させて、自動運転車の精度と安全性を高める。

レーダーデータの蓄積は、自動運転車の物体検出を強化できるよ。

より安全な自動運転のためにドライバーの理解を深める。

SKoPe3Dは交通システムにおける車両のキーポイント検出のための合成データを提供してるよ。

動きの予測は、安全な自動運転のためにめっちゃ大事で、交通の流れや意思決定を良くするんだ。

革新的な方法が自動運転車のナビゲーションの安全性と精度を向上させる。

Rank2Tellデータセットは、自動運転技術への信頼のための交通シーンの理解を深めるんだ。

自動運転車の道路安全を向上させるために歩行者検出の問題を調査中。

高度なイメージング技術を使って、自動運転車の中で異常な物体を検出する研究。

自動運転をもっと良くするための強化学習の改善を探る。

この研究では、車両間通信を強化するためにカメラを使うことを探っているよ。

適応技術を使って交通事故の可能性を見積もる方法を探る。

研究者たちは、AV（自動運転車）と人間のドライバーが交差点での対立をどう管理するかを分析している。

新しいモデルが自動運転車の車線変更と追い越しを向上させる。

新しいモデルが混雑した場所で自動運転車が歩行者の動きを予測する方法を改善するよ。

新しい手法が自己運転車の安全性を向上させるために、より良いインタラクションモデリングを実現してるよ。