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MFTP transforma a maneira como carros autônomos prevêm movimentos sem precisar de mapas detalhados.

O MLLM-AD-4o melhora a segurança dos carros autônomos em condições climáticas difíceis.

Explorando o uso do RTDETR para estradas mais seguras em Bangladesh.

Um novo método 3D melhora a clareza da imagem e reduz a bagunça.

Abordagem inovadora usa imagens de câmeras de carro para criar simulações realistas para carros autônomos.

Engenheiros usam modelos de linguagem pra criar cenários únicos pra testar carros autônomos de forma segura.

Carros autônomos enfrentam desafios pra entrar nas faixas nas estradas. A segurança é fundamental.

Métodos inovadores melhoram o reconhecimento de estradas para carros autônomos em condições de neve.

Um novo método combina rastreamento 2D e 3D pra uma reconstrução de cena melhor.

Nova técnica melhora a segmentação de mapas para veículos autônomos usando informações de alta frequência.

Novos modelos de radar melhoram a detecção para veículos autônomos em condições climáticas difíceis.

Uma plataforma que melhora a comunicação e colaboração entre veículos autônomos.

Combinar câmeras de eventos e baseadas em quadros melhora a capacidade de estimar movimentos.

Novos métodos melhoram o reconhecimento de objetos em diferentes condições climáticas usando dados sintéticos.