自動運転車 に関する最新の記事

自律走行車の認識を向上させるためのインフラ基盤のソリューションについて。

新しい方法がシーンの要素を分けることで、動画の予測をより良くするんだ。

新しい方法で詳細な3D建物モデルを使った車両追跡が強化された。

新しい方法が、ラベルなしでLiDARデータを使った3Dオブジェクト検出を改善する。

V2INetは、自律走行車のためにマルチビューデータを使って軌道予測を改善するよ。

RPrDepthは、豊富なリソースデータを活用して、正確な深度推定のために単一の画像を使用してるよ。

自己運転車のトレーニングを強化するために、シナリオを迅速に生成するように設計された強力なシミュレーター。

既存の手法を組み合わせることで、より安全な機械学習アプリケーションのためのOOD検出が改善される。

SceneMotionはエージェントの相互作用を考慮することで自動運転車の予測を向上させる。

VoxelTrackは、ボクセル表現とリアルタイム機能を使って3Dトラッキングの精度を向上させるよ。

小規模な都市モデルが自動運転車やスマート交通システムの研究を助けるんだ。

新しい方法が、視覚と言語を使って自動運転車の物体検出を改善する。

新しいフレームワークが、予測できない環境でロボットの安全性と効率を向上させるよ。

MS-Mappingを紹介するよ。これはLiDARマッピングの精度と効率をアップさせるシステムなんだ。

リアルタイムで対話してナビゲーションをもっと良くするエージェントを開発中。

新しい方法で、STL仕様を使ってロボットの行動安全性が向上する。

新しいアプローチが、自動運転車のラウンドアバウトを安全にナビゲートする能力を向上させるんだ。

新しい圧縮技術が自律走行車のデータ処理を改善してるよ。

新しい方法が自動運転車のセンサーデータの使い方を向上させるよ。

RadarPillarsはユニークな4Dレーダーデータを使って物体検出を強化するよ。

GeoFormerは、ポイントクラウドの欠けているデータを補完することで3D形状の表現を向上させるよ。

IITボンベイレーシングは、人間の介入なしで競技レース用の自動運転レーシングカーを作ってる。

新しい方法が、直接視界のない環境でのイメージングを改善する。

この新しいレーザーは、速い調整で低ノイズ、高出力を提供するよ。

新しいモデルは、深度とセマンティック情報を組み合わせて3D認識を向上させる。

インタラクティブなユーザーフィードバックと信念変化理論を通じてAIの透明性を高める。

カメラとLiDARデータを組み合わせることで、自動運転車の検出能力が向上するんだ。

新しいモデルが水中写真とビデオの明瞭さとディテールを向上させるんだ。

さまざまなアプリケーションでのセマンティックセグメンテーションを向上させるためのMetaSegを紹介します。

この研究は、接続された自動運転車を考慮した交通流モデルを紹介している。

新しい方法が限られたLiDARの視野内での場所認識を向上させる。

V2X通信が道路の安全性と交通管理をどう変えるかを発見しよう。

新しい方法で3D環境での弱い陽性サンプルの検出が強化された。

MM-SAMは、複数のセンサーデータタイプを統合することで画像セグメンテーションを改善する。

自動運転車における説明の具体性が乗客の安全と不安にどう影響するか。

新しい方法で、単一のRGB-Dカメラを使って自動運転車の安全性が向上したよ。

新しい方法が3D環境での物体認識を向上させる。

SAMの敵対的攻撃に対する堅牢性を調べて、安全な自動運転技術を目指す。

異なる好みに応じたポリシーを生成する新しいアプローチ。

新しい方法がノイズの多い3Dデータのサンプリングと分析を改善する。