自動運転車 に関する最新の記事

明確なコミュニケーションは、すべての道路利用者にとって自動運転車への信頼を築く。

新しいフレームワークは、共有データと優先順位付けを通じて車両の認識を向上させる。

新しい方法がブースティングを利用して模倣学習の効率を高める。

ラベルなしで画像や3Dポイントクラウドを使って物体を分類する方法を学ぼう。

新しい方法が人間の行動の洞察を使ってロボットの動きを向上させる。

新しい方法が回帰タスクにおけるニューラルネットワークの予測の信頼性を高める。

新しいフレームワークが、既知と未知のアイテムの物体検出を改善する。

自動運転車における信頼には、コミュニケーションを理解することが大事だよ。

SLAIMは、高度なニューラルネットワークと深さ情報を使ってリアルタイムの追跡とマッピングを強化するよ。

たった6枚の写真から3Dモデルを作る簡単な方法、車両にぴったり。

3Dデータを使ってマルチオブジェクトトラッキングを改善する新しいアプローチ。

ISACネットワークは、ワイヤレス接続とセンシング能力の風景を変えているよ。

自動運転技術を変革するNeRFアプリケーションの概要。

新しい方法が5Gと搭載センサーを使って車両の位置決めを改善する。

新しい方法は、OOD検出を強化することでモデルの信頼性を向上させる。

チャネルサウンディングは、効果的な信号測定を通じてワイヤレスシステムを強化するんだよ。

ディープラーニングの不確実性表現を改善する新しい方法を探ってる。

障害物を避けながらシステムの制御戦略を強化する。

革新的量子技術を使って位置追跡を改善する。

区分確率的バリア関数を使った安全解析の新しいアプローチ。

自動運転車のために、カメラとレーダーのデータを統合して、より良い物体検出を目指してるんだ。

自動運転のイノベーションのための柔軟な研究プラットフォームを紹介します。

新しいモデルは、カメラとLiDARを使って車両の環境認識を向上させる。

ロボットは、厳しい環境で異なる地形を分類することでナビゲーションを強化できる。

自動運転車のテストにおける画像翻訳技術の評価。

新しい方法は、自動運転車の判断の信頼度を測ることで安全性を高めてるよ。

自動運転のトレーニング用にリアルな歩行者アニメーションの新しいフレームワークを紹介するよ。

この方法は、検出技術の向上を通じて自動運転車の安全性を向上させる。

新しいシステムが歩行者とドライバーの行動を予測して、道路の安全性を高めるんだ。

研究は、自動運転車が快適さのために人間の運転スタイルに合わせる方法に焦点を当てている。

M3Netは、自動運転車のために多様なデータセットやセンサーを統合してLiDARセグメンテーションを強化するんだ。

安全で効率的な車両隊列走行のためのコミュニケーション問題の対処。

エージェントがルールに従いながら報酬を最大化するためのトレーニング方法。

フェデレーテッドラーニングは新しい攻撃に直面してて、自動運転技術の安全が脅かされてる。

新しい方法が自律走行車の高次元到達性の安全性を向上させる。

BadFusionはカメラデータを利用して自動運転システムにバックドア攻撃を仕掛ける。

新しいAIモデルが画像の三次元理解を向上させる。

PAFOTは、高度なシミュレーション技術を通じて自動運転車の安全テストを改善する。

ドライバーのコミュニケーションや道路でのやり取りを評価する新しいアプローチ。

DriveWorldは、空間データと時間データを分析することで自動運転技術を向上させてるよ。