自動運転車 に関する最新の記事

新しい処理方法がリアルタイムイメージングのQISを改善する。

画像生成モデルの不確実性を測定・改善するためのフレームワーク。

セマンティックコミュニケーションは、未来のネットワークでのデータ処理と効率を向上させることを目指してるんだ。

新しい方法が、シミュレーションと学習を通じて無人地上車両のナビゲーションを向上させる。

エージェントが学んだスキルをポリシージェネレーターを使って新しいタスクに適応させる方法を探る。

さまざまなアプリケーションでのワイヤレス技術を向上させるための統合センシングと通信の探求。

新しいフレームワークは、画像用の特製マスクを使って視覚的再プログラミングの精度を向上させる。

高度なシールド技術を使って、機械学習モデルの安全性を向上させる。

動画生成の新しい進展が、リアリズムとコントロールのワクワクする可能性を提供してるよ。

新しい方法がロボットと自動運転車の3Dマッピング効率を向上させる。

イベントカメラはリアルタイムアプリケーションのデータ収集を変える。

研究によると、ビジュアル表現が自動運転車のインターフェースへの信頼にどう影響するかがわかった。

hGCAは、まばらなLiDARデータを使ってリアルな3Dシーンを自動生成するよ。

SimGenはリアルな合成データで自動運転車のトレーニングを改善する。

新しい方法が画像とLiDARデータを使って3D検出を向上させるんだ。

自動運転車の安全テストを生成されたシナリオで改善する新しい方法。

効果的なeHMIは、都市空間での安全性とインタラクションを高める。

新しい方法が、さまざまな環境での3Dオブジェクト検出システムを向上させるよ。

新しいフレームワークが限られた2D画像を使って3Dシーンの表現を強化するよ。

新しいアプローチが、不確実な環境での強化学習コントローラーのレジリエンスを向上させる。

新しい方法がLiDARデータを使った3Dオブジェクト検出を改善するんだ。

この研究は、HDマップの手法が厳しい状況下でどのように機能するかを評価しているよ。

大規模なデータセットは車両間通信の研究を強化する。

新しい制御方法がドローンのチームワークと効率を向上させる。

新しい手法がユーザー定義の信頼レベルを組み込むことで、強化学習の安全性を向上させる。

構造フローは、ロボットや自律型車両のリアルタイム動作インサイトを提供します。

新しいモデルがポイントクラウドを使って3Dセグメンテーションの精度を向上させるよ。

UAD方式はデータの必要量を減らし、自動運転の効率を向上させる。

新しいフレームワークは、三次元空間での既知および未知のオブジェクトの検出を改善する。

CMDPsは、AIアプリケーションにおける報酬の最大化と安全性を結びつけるんだ。

安全のための強化学習における効率的なフィードバック収集の革新的なアプローチ。

リサーチが音のデザインがAVと歩行者のやり取りに与える影響を評価してるよ。

複雑な環境での専門家の行動を分析してコスト関数を導出する方法。

自動運転車は、安全な道路ナビゲーションと意思決定のためにルールベースのシステムを使ってるよ。

SeFlowは自己監視学習を使って自動運転車の動きの推定を強化するよ。

新しいアプローチで動的なオブジェクトを取り除いてポイントクラウドマッピングが強化されたよ。

FALCONは、ぼやけた画像を素早くきれいにしつつ、さまざまな用途に合わせて品質を保つよ。

新しいコンピューティング手法がAIシステムのエネルギー消費を減らす方法を発見しよう。

大規模なワールドモデルを使ったAIの効率的な意思決定のための新しい方法。

新しい方法がLiDARシステムを強化して、悪天候時のパフォーマンスを向上させるよ。