自動運転車 に関する最新の記事

新しい手法が自動運転車の安全テストを強化するんだ。

安全アイランドは、自動運転車のような重要なアプリケーションのためにHPCデバイスを強化するよ。

この研究は、LiDARの設定がオフロード環境における自律走行車にどんな影響を与えるかを調べてるんだ。

透明ディスプレイを使った技術は、カメラの認識システムを混乱させる。

PG-RCNNはLiDAR技術を使って3Dオブジェクト検出の精度を向上させる。

METAVerseは自動運転車の地形移動予測を改善する。

新しい手法で高度な光解析を使って隠れた物体の可視性が向上したよ。

MAMoは動画からの深度推定を強化して、精度と速度を向上させるよ。

新しいアプローチが交通の中で自動運転車の予測精度と効率を向上させる。

イベントカメラは、自律システムにおける視覚センサーの風景を変えてるよ。

この方法は、動的な障害物に直面したときに画像の鮮明さを向上させるんだ。

SAFEモデルは、効果的な反実仮想説明を通じてAIの意思決定の明確さを向上させる。

新しいアプローチが複雑な操作中に人間のドライバーとのAVコミュニケーションを強化する。

3Dポイントクラウドへの敵対的攻撃に対する課題と防御を調査中。

新しい方法が車両のやり取りを改善して、運転の安全性を向上させる。

Poly-MOTは複雑な環境でロボットの物体追跡を強化するよ。

NAPTRONは、分布外サンプルの課題に対処することで、物体検出を強化するよ。

新しいモデルがAIアプリのセマンティックセグメンテーションのトレーニングデータを強化するよ。

無人水上車両の動きを推定する方法を比較した研究。

AnyLocは、再学習なしで多様な環境に対応した強力なVPR方法を提供してるよ。

DriveAdapterは、自律運転のために認識と計画をつなげる。

自動運転車のサイバー脅威に対するセキュリティを強化する新しいアプローチ。

カウンターファクチュアルシミュレーションを通じて、自動運転車の安全性を評価する新しいアプローチ。

新しい技術がOOD検出を強化しつつ、分類精度も維持してるよ。

新しい方法が、自動運転車のさまざまな環境での物体認識を向上させてるよ。

新しい方法で、混雑した環境でのフォークリフトの動きの安全性が向上するよ。

新しい方法で道にある変な物体の特定が改善された。

新しい手法が物体検出システムの敵対的変化に対する耐性を向上させる。

LiDARとカメラデータを組み合わせることで、3Dパンオプティックセグメンテーションの精度が向上するよ。

外見モデルだけを使った追跡とセグメンテーションの新しい方法。

この記事では、神経進化が多目的最適化を通じて車両の軌道予測をどのように改善するかを調べているよ。

新しい方法がBEV表現を使って自動運転車の3D物体検出を強化する。

この研究は、自動運転車が年齢や肌の色に基づいて歩行者を検出する際のバイアスを明らかにしている。

AirCompの効率的なワイヤレスデータ処理における役割を探る。

NP-SemiSegは、不確実性を推定しながら、セマンティックセグメンテーションの精度を向上させるよ。

ある研究が、雨の中で画像の明瞭さを向上させるためのデータセットと技術を紹介してるよ。

ニューラルネットワークの複雑さを減らして検証効率を向上させる方法。

高度な画像処理技術を使って無人水上船のナビゲーションを改善する。

この記事では、自動運転車の安全のために歩行者の動きを予測することの重要性について話しているよ。

新しいフレームワークが自律デバイスのセンサー融合とキャリブレーションを強化。