自動運転車 に関する最新の記事

無人水上車両の動きを推定する方法を比較した研究。

AnyLocは、再学習なしで多様な環境に対応した強力なVPR方法を提供してるよ。

DriveAdapterは、自律運転のために認識と計画をつなげる。

自動運転車のサイバー脅威に対するセキュリティを強化する新しいアプローチ。

カウンターファクチュアルシミュレーションを通じて、自動運転車の安全性を評価する新しいアプローチ。

新しい技術がOOD検出を強化しつつ、分類精度も維持してるよ。

新しい方法が、自動運転車のさまざまな環境での物体認識を向上させてるよ。

新しい方法で、混雑した環境でのフォークリフトの動きの安全性が向上するよ。

新しい方法で道にある変な物体の特定が改善された。

新しい手法が物体検出システムの敵対的変化に対する耐性を向上させる。

LiDARとカメラデータを組み合わせることで、3Dパンオプティックセグメンテーションの精度が向上するよ。

外見モデルだけを使った追跡とセグメンテーションの新しい方法。

この記事では、神経進化が多目的最適化を通じて車両の軌道予測をどのように改善するかを調べているよ。

新しい方法がBEV表現を使って自動運転車の3D物体検出を強化する。

この研究は、自動運転車が年齢や肌の色に基づいて歩行者を検出する際のバイアスを明らかにしている。

AirCompの効率的なワイヤレスデータ処理における役割を探る。

NP-SemiSegは、不確実性を推定しながら、セマンティックセグメンテーションの精度を向上させるよ。

ある研究が、雨の中で画像の明瞭さを向上させるためのデータセットと技術を紹介してるよ。

ニューラルネットワークの複雑さを減らして検証効率を向上させる方法。

高度な画像処理技術を使って無人水上船のナビゲーションを改善する。

この記事では、自動運転車の安全のために歩行者の動きを予測することの重要性について話しているよ。

新しいフレームワークが自律デバイスのセンサー融合とキャリブレーションを強化。

新しいモジュラーシステムが車両の状態推定精度を高める。

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。

SegDAは、自動運転車のためのリアルな画像での物体認識を向上させる。

新しいモデルが1枚の画像を使って深度推定を改善したよ。

GPSなしでの水中車両のための協力的な位置特定手法を検討中。

安全運転のためのLPVMPCとNMPCの見通し。

新しいデータセットが、厳しい道路状況での自動運転車のトレーニングを改善する。

新しいアプローチで、自動運転車の障害物検出が計画的な動きで強化されたよ。

量子イルミネーションが厳しい環境での物体検出をどう改善するか学ぼう。

新しい方法で重要なアプリケーションのカメラ位置精度が保証される。

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。

CoverNavを紹介するよ、ロボットが屋外エリアで隠れた道を見つけるための方法だ。

自動運転レーシングカーシステムの最新の改善点を探って、パフォーマンスと安全性を向上させる。

新しい技術が、自動運転車の認識能力を大量のラベル付きデータなしで向上させる。

PatchContrastは、ラベルのないデータを使って自動運転車の物体検出を効率的に向上させるよ。

信頼性のある意思決定のための強力な強化学習技術を探る。

新しい方法がカメラと衛星画像を使って車両の自己位置特定を強化する。

新しいモデルは記憶と予測を組み合わせて、より良い行動予測を実現してるよ。