自動運転車 に関する最新の記事

新しい方法は、効果的な物体検出のために1つのカメラを使うよ。

ScaleRAFTは、さまざまなアプリケーション向けに2D画像から3Dモーション推定を強化するよ。

ISACは、無線ネットワークやアプリケーションを改善するために、センシングと通信を組み合わせているんだ。

新しい方法で車が周囲を理解するのが良くなる。

DINOの事前学習が自動運転車の性能と適応性に与える影響を探る。

物体ごとの深さに焦点を当てた新しいアプローチが3D検出の精度を向上させる。

NeRF技術の脆弱性と潜在的な攻撃を検討する。

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。

V2X-M2Cモデルは、車両が周囲を認識する方法を協力によって強化するんだ。

多目的な好みの最適化のための新しいアプローチを探ってるんだ。

新しい方法で、イベントカメラとフレームカメラのデータを合体させて、オブジェクト検出をもっと良くしてるんだ。

この研究は、現代のVPR手法が視覚SLAMシステムにおけるサブマップのマージをどう改善するかを調べてるんだ。

大アンテナアレイを使った6Gネットワークでのユーザー位置特定の新しい方法を探ってる。

新しい方法が、悪条件下での自動運転のための画像生成を改善する。

テキストベースの説明を使って3D環境を理解するための新しいモデル。

非局所確率モデルは、交通管理を改善して混雑を減らすんだ。

DACCAは、改良された特徴学習とコンテキスト集約を通じてレーン検出を強化します。

新しい方法が水中車両の視覚オドメトリを強化する。

新しい方法で自動運転車のモデルの故障検知が改善されたよ。

新しい方法が予測できない障害物に対する自動運転車の安全性を向上させてるよ。

自己運転車のレーン検出をより正確に、理解を深めて革新する。

新しい方法は、カメラのデータとGPSを組み合わせて、位置情報の精度を高めてるよ。

新しい方法が2D技術を組み合わせて3Dセマンティックセグメンテーションを改善する。

新しい方法で、さまざまな画像の未知の物体の検出が改善されたよ。

さまざまなセンサーデータを使って場所認識を高める方法を探ってるよ。

この研究は、ガウシアンブラーがシミュレーション環境での物体検出にどう影響するかを調べてるんだ。

新しいプラットフォームが、自律走行車のテストをリアルなレースシミュレーションを通じて強化する。

この記事では、自動運転のためのセマンティックセグメンテーションを向上させるデフォーミング畳み込みの役割について話してるよ。

センサーのデータタイミングが自動運転車の安全性とパフォーマンスにどう影響するかを調べてる。

自動運転車の道路安全向上のための大規模言語モデルの評価。

新しいアプローチで、車が歩行者の行動を予測する方法が改善された。

新しい方法で、リニアグループRNNを使って3Dオブジェクト検出の精度と効率が向上した。

この研究は、さまざまな運転条件でセグメンテーションを向上させる方法を調べてるよ。

この記事では、最新の動画オブジェクト検出の方法について話してるよ。

新しいモデルはテキストを使ってLiDARデータの生成をガイドして、コストを削減し、精度を向上させるよ。

新しいシステムが自動運転車の近くの車の動きを予測するのを強化するよ。

ロボットのLiDARマッピング精度を向上させる新しいアプローチ。

ランダムに影響されるシステムの到達可能性を分析する新しいアプローチ。

RoCoフレームワークは、車両協調のためにオブジェクト検出を改善するためのポーズエラーを解決してるよ。

マルチタスクグルーピングは、さまざまなAIアプリケーションで学習効率とパフォーマンスを向上させるよ。