Combinando dados de LiDAR e câmera pra melhorar a eficiência da tecnologia de carros autônomos.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
Combinando dados de LiDAR e câmera pra melhorar a eficiência da tecnologia de carros autônomos.
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Uma nova abordagem melhora os carros autônomos imitando os padrões de pensamento humano.
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Uma nova ferramenta ajuda na colaboração pra criar interfaces entre pedestres e veículos.
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O método UAD reduz a necessidade de dados e aumenta a eficiência na condução autônoma.
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O LCSim oferece ferramentas aprimoradas para cenários de tráfego urbano realistas.
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Carros autônomos usam sistemas baseados em regras pra navegar nas estradas e tomar decisões de forma mais segura.
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Projeto eficiente de controlador para sistemas incertos usando técnicas de abstração.
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SeFlow melhora a estimativa de movimento para carros autônomos usando aprendizado auto-supervisionado.
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Este artigo explora maneiras de avaliar melhor a calibração do modelo e a precisão preditiva.
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Um novo método aumenta a segurança prevendo com precisão o Tempo até a Colisão usando câmeras baseadas em eventos.
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Saiba como a inferência ativa melhora as capacidades dos carros autônomos.
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DACCA melhora a detecção de faixas através de um aprendizado de características aprimorado e agregação de contexto.
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Revolucionando a detecção de faixas para carros autônomos com mais precisão e compreensão.
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Uma nova abordagem pra melhorar o desempenho em aprendizado federado hierárquico.
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Explorando o impacto dos gêmeos digitais nas redes veiculares e comunicação.
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Um framework melhora a segurança em veículos conectados enquanto protege a privacidade do usuário.
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Um modelo de cidade em pequena escala ajuda na pesquisa sobre carros autônomos e sistemas de transporte inteligentes.
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Uma nova abordagem melhora a capacidade dos carros autônomos de passar por rotatórias com segurança.
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Combinar dados de câmera e LiDAR melhora as capacidades de detecção dos veículos autônomos.
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Novo método aumenta a segurança para carros autônomos usando uma única câmera RGB-D.
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Um novo método de treino melhora a detecção de objetos 3D usando dados sintéticos e do mundo real.
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Uma nova abordagem melhora a segurança em drift para carros autônomos usando física.
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Combinar Clonagem Comportamental e PPO melhora o planejamento de trajetórias para carros autônomos.
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Usando gêmeos digitais pra otimizar o tráfego em rotatórias e melhorar a comunicação entre veículos.
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Um framework que melhora a localização de veículos usando a integração de dados de múltiplos sensores.
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Explorando como modelos de linguagem melhoram as tecnologias de direção autônoma.
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Pesquisas destacam uma nova maneira de aprendizado em tempo real para carros autônomos.
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Um novo modelo melhora a previsão de movimento para carros autônomos com recursos mínimos.
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Métodos inovadores melhoram a compreensão do ambiente para veículos autônomos.
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HeightMapNet melhora o mapeamento para carros autônomos, aumentando a precisão e os detalhes.
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Polar R-CNN inova a detecção de faixas, melhorando a eficiência e o desempenho.
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Novas sequências de piloto melhoram a comunicação em ambientes que mudam rápido.
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A SplatAD junta dados de câmera e Lidar pra deixar os carros autônomos mais espertos.
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Um novo modelo melhora as previsões para veículos autônomos em tráfego complexo.
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Novos métodos ajudam carros inteligentes a aprender com imagens de estrada de baixa qualidade.
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Explorando tecnologia cooperativa em carros autônomos pra melhorar a segurança e a eficiência.
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Novo método melhora a navegação de veículos autônomos e o rastreamento de objetos.
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HoloDrive mistura dados 2D e 3D pra fazer carros autônomos mais inteligentes.
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