自動運転車 に関する最新の記事

新しい方法が機械学習の意思決定を明確にして、信頼性を高めるんだ。

LOMAは、視覚的要素と言語的要素を組み合わせて、より良い3D空間の予測を行うよ。

新しいフレームワークが自動運転車のデータラベリングを強化するよ。

自動運転技術における新しい安全戦略を見てみよう。

合成データセットは、より安全な自動運転のためにイベントベースカメラをトレーニングするのに重要だよ。

MMD-OPTが自動運転の安全性をどう高めるかを見てみよう。

DFRCシステムは、レーダー検知と通信を組み合わせて、ターゲットの方向の不確実性を解決してるよ。

共有データが自動運転をもっと安全で賢くする方法を見つけよう。

NESTは自動運転車が動きを予測するのを手助けして、道路の安全性と効率を高めるんだ。

GaussTRが機械の3次元環境の認識方法を、パフォーマンスと効率を向上させて再定義した。

機械が安全性と効率のために環境を予測する方法を学ぶ。

ISACは、より賢いテクノロジーソリューションのために、コミュニケーションとセンシングを融合させるよ。

SLTNetは、機械がイベントカメラデータを効率的に処理する方法を変えるんだ。

CLIP-RLDriveは、複雑な運転シナリオにおける自動運転車の意思決定を向上させる。

非同期技術がAIエージェントのリアルタイム意思決定をどう改善するかを学ぼう。

ファウンデーションモデルと手頃なセンサーを組み合わせることで、さまざまなアプリケーションでの深さ認識が向上するよ。

SimADFuzzは、自律走行車の安全テストを多様なシナリオで改善するよ。

ロボット車両の増加が交差点の交通の流れを変えてるよ。

新しいフレームワークは、自動運転車とAIを使って交通の流れを最適化する。

3Dシーン再構築の進展が高速道路の安全を変えてるよ。

LiDAR-RTは、自動運転車の認識をリアルタイムの3Dシーンレンダリングで強化するよ。

GSRenderは革新的な技術と簡素化されたデータ要件を通じて、3D空間の理解を向上させるよ。

予測モニタリングが自動運転車やロボットの安全性をどう高めるか学ぼう。

PPNがリアルタイムシーン理解を通じて自動運転車のレースをどう変えているか学ぼう。

UniPLVは、よりスマートなマシーンシーン認識のためにデータタイプを組み合わせるよ。

COBRAがデータ取得を改善して、より良い機械学習の結果をもたらす方法を発見しよう。

革新的な方法は、ゲームエンジンを使って自律システムのテスト環境を強化してるんだ。

新しいファズテストフレームワークがドローンの安全性と効率を向上させる。

深層学習モデルの信頼性を解釈可能性と頑健性で高める方法を学ぼう。

WeatherGSは雨や雪による画像の質の問題を解決するよ。

新しい方法で、自動運転の安全なナビゲーションのための車両認識が向上した。

MMD-LoRAは、厳しい天候条件下で自動運転車が深度を見積もるのを助ける。

新しい方法がカメラとLiDARデータを使って自動運転車の物体検出を向上させる。