自動運転車 に関する最新の記事

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。

GPSを使わずにUAV技術でUSVを誘導する方法。

リアルタイムの状況で機械学習が動的なターゲットにどう適応するかを調べる。

この研究では、いろんな条件下でのさまざまな車両タイプを特定するために、異なるYOLOv5モデルを比較してるよ。

新しい方法で、広範なトレーニングなしに予期しない障害物を検出して、安全な自動運転を実現する。

バックドア攻撃とそれが物体検出システムに与えるリスクを調査中。

この作業は、モンテカルロツリー探索を使ってAIの意思決定を説明することに焦点を当ててるよ。

画像セグメンテーションの最新の進展とその応用を見てみよう。

イベントカメラはシーンの変化を捉えて、視覚データの解釈を革新してるんだ。

エンティティスーパー Pixel アノテーションはコストを削減し、画像ラベリングの効率を改善する。

新しい技術が近赤外線光検出器の効率を向上させてるよ。

ロボットのナビゲーションを改善するためのSLAMとRLの役割を探る。

新しいアプローチが自動運転車の3Dポイントクラウドでの物体検出を強化するんだ。

新モデルのNightFormerは、夜間の画像処理を強化して、安全なナビゲーションを実現するよ。

この研究は、乗客の脳の活動が自動運転車の安全性をどう向上させるかを調べてるよ。

新しい方法が高速レーシングカーの状態推定精度を向上させる。

インテルのLoihi-2チップは、センサー融合を迅速かつ効率的に強化する。

新しい方法が自動運転レースカーの速度精度を向上させる。

新しい方法が、連続データを使ってストリートビュー画像の位置特定を改善する。

サービス拒否攻撃は、自動運転車の安全性や性能にリスクをもたらす。

新しい方法が3Dポイントクラウドの明瞭さと正確さを向上させる。

クリアなAIの説明は信頼を築いて、さまざまな分野での責任ある使用を確保するんだ。

革新的な画像トレーニング手法を使って自動運転車の認識モデルを向上させる。

物理学を使った新しいアプローチで、自動運転車のドリフト安全性が向上。

研究は、自動運転車における機械学習を動画データを使って強化する方法を取り上げている。

フレームワークは、無人水上艇とのパートナーシップを通じて、AUVのパフォーマンスを向上させて水中データを収集するよ。

公衆の安全のためにAVテストデータを共有するメリットについて話そう。

この記事では、車両編隊に対するDoS攻撃の影響について話してるよ。

自動運転車の画像処理システムを改善するために、セキュリティと信頼性を組み合わせる。

動画シーケンスからの正確な深度推定のための新しい方法。

新しい方法が悪天候での自動車の画像の明瞭さを向上させる。

Snapshotは、都市交通の安全のために歩行者の軌跡予測を改善する。

新しい方法で複数のカメラビューを使って群衆の位置特定が改善されたよ。

行動クローンとPPOを組み合わせることで、自動運転車の軌道計画が改善されるよ。

Plane2Depthは、複雑なシーンでの深度推定を改善して、テクスチャが少ない場合の課題に対処します。

自動運転車の安全とセキュリティの重要な問題を調べる。

GNMapは、自律走行車のナビゲーションのためのHDマップ生成を強化する。

レーダーとカメラのデータを組み合わせると、自動運転技術の性能が向上するよ。

新しい方法で、重み付け損失関数を使ってポイントクラウドの質が向上したよ。