自動運転車 に関する最新の記事

ISACは、センシングと通信を組み合わせてモバイルネットワークの能力を向上させるんだ。

LidaReferは自動運転車のための屋外物体認識を向上させる。

研究者たちは、模倣や学習を通じて自動運転車の教育に関する課題に取り組んでいる。

自動運転車が人が運転する車と安全にどうやって関わるかを探ってるんだ。

科学者たちがロボットカーを安全にオフロードで運転できるように訓練している方法を学ぼう。

新しいアプローチがコンピューターの経験からの学び方を改善する。

PKFは複雑な環境での物体追跡精度を向上させる。

モデルフリー制御が、機械が最小限の情報で動くのをどう手助けするかを学ぼう。

研究者たちは、悪天候下で自動運転車の信号機認識を向上させる技術を開発している。

新しい方法で、ドローンの飛行中の信頼性と適応性が向上するんだ。

研究は、動きに焦点を当てた質問とビジュアルな回答を通じて動画理解を高める。

自動運転車が安全で効率的でいるために、故障診断がどう機能するかを探ってみよう。

AIシステムは、予測を誤らせるエッジのみの攻撃から新たなリスクに直面している。

新しいフレームワークが自動運転車の予測と決定を強化するよ。

革新的な方法が自動運転車のトレーニングのために動画の質を向上させる。

自動運転車のソフトウェアのテスト方法を見てみよう。

新しい方法がカメラとレーダーデータを使って自動運転車の物体検出を向上させるよ。

VADetは、自律走行車の物体検出をインテリジェントフレーム集約を使って改善するよ。

FedRAVは、自律走行車がデータをプライベートに保ちながら共同で学べるようにするんだ。

UniGaussianは、より良い3D都市シーンモデルのために複数のカメラタイプを統合してるよ。

SPAC-Netは3Dオブジェクトの欠けた部分を埋める精度を向上させる。

新しいフレームワークは、ターゲットを絞ったシミュレーションを通じて自動運転車の安全性を向上させることを目指してるよ。

SplatADはカメラとLidarのデータを統合して、より賢い自動運転車を実現するんだ。

新しいモデルが複雑な交通で自動運転車の予測を改善するよ。

新しい技術が悪天候での自動運転車のパフォーマンスをどう向上させるかを学ぼう。

新しい方法がレース中にレーシングカーがタイヤの性能を瞬時に評価できるようにする。

安全性と効率を高めるための自動運転車における協力技術の探求。

自動運転車のための交通シーン理解を改善する新しいアプローチ。

DiffMVRは、隠れた詳細を修正して動画を復元し、明瞭さを向上させる。

自動運転車は高速道路での合流に苦労してるんだ。安全が大事だよね。

SpaRCは、レーダーとカメラのデータを組み合わせて、より良い物体検出を実現し、車両の認識を向上させる。

厳しい地形をナビゲートするための自動化技術の進歩。

新しい方法で自動運転車のナビゲーションと物体追跡が強化されたよ。

ZOCBFがロボットや自動運転車が危険を避けるのにどう役立つかを学ぼう。

SyncVISは、さまざまなアプリケーション向けに動画内の物体の追跡とセグメンテーションを強化するよ。

SEED4Dは、よりスマートな自動運転技術のための合成データを作ってるよ。

V2X技術がどのように車両の通信を変えて、安全な道路を作ってるかを発見しよう。

FEVER-OODは、より安全な機械学習アプリケーションのために、分布外検出を改善するよ。

HoloDriveは、よりスマートな自動運転車のために2Dと3Dデータを統合してるよ。

画像と3Dデータをつなげて、正確な位置検出を実現。