自動運転車 に関する最新の記事

CLIPとSAMを組み合わせた方法で、ラベルなしでも物体認識が向上するよ。

新しい方法が複雑な環境でのセンサーの位置精度を向上させる。

NeMOは詳細なマルチフレーム分析を通じて自動運転車のマッピングを改善する。

新しい方法で2Dカメラデータだけを使って3D検出を強化！

新しい方法が自動運転車の物体追跡と速度推定を向上させる。

この論文は、混在交通の中で自動運転車の意思決定を改善する方法を紹介してるよ。

新しい方法で複雑なシーンでの複数人物の追跡が改善された。

新しい方法がディープラーニングを使って自動運転車のレース性能を向上させてるよ。

この記事では、3Dシーンで効率的なセマンティックセグメンテーションの新しい方法を紹介するよ。

自動運転車の歩行者検出を向上させるためのイベントカメラの可能性を探る。

新しい方法で、データ駆動型技術を使ってゴーカートが自律運転できるようになったよ。

動的運転状況における自動運転車の安全対策を分析する。

新しいモデルがリアルタイムの動画分析でアクション検出の速度と精度を向上させたよ。

P2Dは、動きの予測を使って自動運転車の3Dオブジェクト検出を向上させる。

研究では、人間のドライバーが自動運転車と道路でどうやって関わるかを調べてるよ。

Ground-VIOはカメラと地面の関係を使って車両の姿勢推定を改善する。

自動運転車のデザインにおける快適さの要素を探って、ユーザー体験を向上させる。

新しいフレームワークがビジョンファンデーションモデルを使って点群セグメンテーションを強化した。

都市の交差点における交通理解を向上させるための包括的なデータセット。

この方法はカメラデータを使って自動運転車の3D認識を向上させるんだ。

新しい手法が革新的な技術を通じて画像セグメンテーションの性能を向上させる。

異常検知は自動運転車の安全にとって重要だよ。

センサーのデータ統合が自動運転車の認識をどう向上させるかを見てみよう。

ディープQラーニングを使って、自動運転車にレーンキーピングと衝突回避を教える。

UncLe-SLAMはセンサーの不確実性を学ぶことで、マッピングとトラッキングを強化するんだ。

FrameFusionは、自動運転車の3Dオブジェクト検出の精度を向上させる。

TADILは、変化するデータタスクに直面する機械の継続的な学習を強化するよ。

新しいプラットフォームが、安全な自律走行車のためのディープラーニングアクセラレーターの性能を評価するんだ。

BEVScopeはロボティクスにおける環境の理解を深めるために深度推定を向上させる。

コンピュータービジョンタスクのデータラベリングを最適化するための戦略。

ScenarioNetは、より良い自動運転車のテストのためにリアルな運転データを使ってるよ。

革新的なドローンが海上の船舶の検出と監視を手助けしてるよ。

ゲートウェイがロボットのコミュニケーションを強化して、パフォーマンスを向上させる方法を学ぼう。

新しい方法が、高精細マップに頼らずに軌道予測の精度を向上させるんだ。

新しい方法がロボットが厳しい環境を安全にナビゲートするのを助けてるよ。

革新的なアプローチで霧を効果的に取り除いて、画像の鮮明さがアップするよ。

自動運転技術における4D mmWaveレーダーの役割を探る。

新しい方法が、インスタンスクエリを使って自動運転車のシーン認識を強化する。

新しいアプローチが、自動運転車のための3D環境の理解を改善する。

自動運転車の進展と課題についての考察。