自動運転車 に関する最新の記事

新しい方法がロボットや自動運転車みたいな複雑なシステムの安全性を高めてるよ。

研究者たちは、自動運転レーシングのために滑らかで安全な経路を作るためにBスプラインを使っているよ。

新しい方法で、自律走行車を実世界のデータなしで操作できるようになった。

自動運転車のAIシステムの過信を克服するための安全対策を探る。

新しい方法で自動運転車の地図作成が進化した。

新しいアプローチで、リアルタイム学習を使って自動運転レースカーの性能が向上する。

新しいアプローチで、機械が視覚的な概念を効果的に学んで解釈できるようになった。

新しい画像セグメンテーションのアプローチが、いろんな分野での物体認識を向上させてるよ。

RAG-Driverは、自動運転車の判断をもっとわかりやすく説明して、信頼感を高めるんだ。

新しい方法があいまいなデータの信頼性推定を向上させる。

新しい方法が自動運転の意思決定を改善して、交通管理をより良くするんだ。

新しい方法が、自動運転車の実際の条件での安全テストを改善するよ。

新しい方法が環境の課題にもかかわらず、3Dシーン推論を改善するよ。

研究は、自動運転車の性能向上のためのスムーズな安全フィルターに焦点を当てている。

研究によると、ジェスチャーが歩行者や自動運転車の安全性を高めることがわかった。

IRSがさまざまなアプリケーションで超信頼性の低遅延通信をどんだけ向上させるかを発見してみて！

柔軟な信号制御によるワイヤレス技術の進展。

新しいモデルが自動運転車が混雑した交通に安全に合流するのを助ける。

自動運転車向けの効率的なシーンフロー推定のためのICP-Flowを紹介するよ。

F1TENTHプラットフォームとそれが自律走行レース研究に与える影響を探る。

不確実な環境での意思決定を向上させるためにRS-DisRLを紹介します。

限られた通信チャネルの下でのモデルフリー制御技術の探求。

新しい方法がAIの予測の信頼性を高めてる、特に重要な分野で。

自動運転車が運転手の行動を予測する能力を向上させることで、安全性が高まるよ。

この記事では、TUMTraf-V2Xデータセットとそれが自動運転車の安全性に与える影響について探ります。

新しいフレームワークが、自律走行車の複雑な環境での物体認識を向上させる。

ワールドモデルは自動運転車が安全のために道路の出来事を予測するのに役立つ。

この記事では、DFRCシステムの開発とその利点についてレビューしているよ。

新しい方法が、不確実性に対処することでモバイルロボットの安全性を向上させることを目指してるよ。

自動運転車が共用環境で歩行者にどう反応されるかを調べてる。

新しい方法でロボットが人間の行動を予測して安全性を向上させる。

AIモデルは、安全なナビゲーションのために運転シーンの理解を向上させる。

歩行者と自動運転車の安全性を高めるeHMIの役割を検証する。

交通の中で車の動きをより良く予測するための新しいモデルを紹介します。

新しい方法が動的な潮流の中で無人水中車両の調整を改善する。

LeOCLRは、オリジナル画像を使ってコントラスト学習を強化し、より良い理解を促進するよ。

この記事では、自律トラックのためのスマートシステムの開発について書かれてるよ。

この研究は、自律走行車の周りで投影が歩行者の安全をどう改善できるかを探ってるよ。

SynPFアルゴリズムは、厳しいレース条件での信頼できる車両の位置特定に期待が持てるよ。

新しい技術が自動運転車のテスト安全性を向上させる。