自動運転車 に関する最新の記事

新しい方法でロボットや自動運転車のLiDAR位置認識が改善される。

新しい手法が、先進運転システムのための道路の危険を検出する能力を向上させるよ。

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。

MemFusionMapは過去のフレーム情報を利用してリアルタイムのHDマッピングを向上させるよ。

新しい方法が、レーダーと加速度計データを使ってドローンの速度推定の精度を高める。

3DIOCは、システムモデルなしでデータから効率的に制御目標を決定するよ。

研究によると、ネガティブシャドウを通じてAVレーン検出に脆弱性があることがわかった。

革新的な手法が自動運転車の周囲理解を向上させる。

新しいデータセットは、動的ビジョンセンサーのデータを使って機械学習を改善することを目指してるよ。

このモデルは、位置特定と経路計画技術を組み合わせて車両のナビゲーションを改善するよ。

CASPFormerは、鳥瞰図画像を使って軌道予測を革新している。

SPARQは自動運転車の安全監視を強化して、認識の失敗に対処してるんだ。

新しいアプローチが反実仮想の例を使って自動運転車の安全性を向上させる。

ビジョンベースのポジショニングシステムの効果を評価するための新しいフレームワーク。

LiDARの認識向上がマルチセンサー環境でのパフォーマンスを改善する。

自動運転車のための安全性向上に向けた矛盾するセンサーデータを管理する方法。

このモデルは、資源を効率的に使いながら、深度推定を改善するよ。

新しい方法で、自動運転ボートが混雑した水域で衝突を避けることができるようになった。

新しいフレームワークが、イベントカメラを使って暗い条件でのビデオ理解を強化する。

車両プラトーンが交通安全と流れをどう改善できるかを検証する。

PLATYPUSは、機械の認識を向上させるために3Dポイントクラウドの明瞭さを改善するよ。

HeightMapNetは、自動運転車のマッピングを正確さと詳細で向上させるよ。

新しい技術がさまざまなタスクで自律システムの精度をどう向上させるか探ってみて。

Polar R-CNNがレーン検出を革新し、効率とパフォーマンスを向上させてるよ。

自動運転車がどうやって事故を避けるか、回避最小リスク操縦を使って学ぼう。

ロボットが周りのマップを先進的な技術を使ってどうやって作るのか学ぼう。

機械が深さを推定して、異なる環境に適応する方法を学ぼう。

新しい方法は、より良い深度推定のために可視画像とサーマル画像を組み合わせるよ。

DSceneKGは、実際の運転状況でAIをトレーニングするための豊富なリソースを提供してるよ。

ISACは、センシングと通信を組み合わせてモバイルネットワークの能力を向上させるんだ。

LidaReferは自動運転車のための屋外物体認識を向上させる。

研究者たちは、模倣や学習を通じて自動運転車の教育に関する課題に取り組んでいる。

自動運転車が人が運転する車と安全にどうやって関わるかを探ってるんだ。

科学者たちがロボットカーを安全にオフロードで運転できるように訓練している方法を学ぼう。

新しいアプローチがコンピューターの経験からの学び方を改善する。

PKFは複雑な環境での物体追跡精度を向上させる。

モデルフリー制御が、機械が最小限の情報で動くのをどう手助けするかを学ぼう。

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。

新しい方法で、ドローンの飛行中の信頼性と適応性が向上するんだ。

研究は、動きに焦点を当てた質問とビジュアルな回答を通じて動画理解を高める。