自動運転車 に関する最新の記事

過去のデータを使って、さまざまな環境での物体検出を改善する方法。

自動運転車と人間が運転する車両の交通の流れを改善するための制御方法を調査中。

FGFusionは、ライダーとカメラのデータをうまく組み合わせることで3Dオブジェクト検出を改善するんだ。

革新的なアプローチが画像認識テストの効率と精度を向上させる。

AVが自分の未来の行動をどう伝えて、より安全な運転ができるか探ってる。

新しいフレームワークSurrealDriverが都市環境でのドライバーエージェントシミュレーションを改善する。

強化学習と文法を組み合わせて、より良いカメラデザインを作る。

新しい方法でLiDARデータの圧縮と再構築が改善される。

ViWS-Netは、動画からさまざまな天候条件を効果的に除去し、明瞭さと質を向上させるんだ。

新しい方法は、スキルベースの計画に焦点を当てることで自動運転を向上させる。

新しい方法がマルチモーダルデータを使って自動運転車の物体検出を強化する。

エッジストレージ技術の課題とチャンスを理解する。

研究車両EDGARとそのデジタルツインが自動運転の開発に貢献してるよ。

研究者たちは、AV（自動運転車）と人間のドライバーが交差点での対立をどう管理するかを分析している。

UAVシステムにおける深層強化学習の統合によるパフォーマンスと安全性の向上についての考察。

Model2SceneはCADモデルと言語を使って3Dシーン学習を向上させるんだ。

フォトニック技術が重要なアプリケーションのための画像セグメンテーションをどう強化するかを発見しよう。

UNRESTは、環境の不確実性を考慮することで自動運転車の意思決定を改善する。

新しいフレームワークが、実世界の環境での物体検出精度を向上させる。

APNetは航空画像とポイントクラウドを組み合わせて、より良い都市分析を実現するんだ。

新しいシステムがロボットや自動運転車の動的な環境での物体追跡を強化する。

新しいエンジンがスパース畳み込みを使って3Dポイントクラウド処理の効率をアップさせた。

ISACの通信とセンシング技術の進展における役割を探る。

新しいモデルが自動運転車の車線変更と追い越しを向上させる。

ベイズニューラルネットワークの利点を見つけて、賢い予測をしよう。

新しい方法が運転動画の交通異常検出を強化して、安全性を向上させる。

SOAPは異なるLidarセンサーのデータを使って静止物体の検出を強化するよ。

NeRFmentationは合成データを使って単眼深度推定を改善し、モデルのトレーニングをより良くするんだ。

新しいモデルが混雑した場所で自動運転車が歩行者の動きを予測する方法を改善するよ。

新しいモデルがオンボードカメラを使ってリアルタイムのHDマップ作成を改善したよ。

低光環境で歩行者を検出する方法を見てみよう。

新しいシステムは、車両のコミュニケーションと安全性を高めるために重要なオブジェクトに焦点を当ててるよ。

自動運転車が弱い道路利用者を検出する際の公正性と正確性を調査する。

FISORは、厳しい制約やユニークな学習方法を通じて、オフライン強化学習の安全性を向上させるよ。

新しい評価方法が道路の認識を向上させ、無人運転車の技術を強化する。

動的な環境での機械学習を改善する技術。

新しいシステムが自動運転車の通信と協力を改善するよ。

LiDAR-PTQは自動運転車やロボットのための3D物体検出を強化する。

センサーシミュレーションが自動運転の安全性をどう高めるかを見てみよう。

新しい方法で、車両が3Dシーンを予測してより良い意思決定ができるようになるよ。