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O Structure flow oferece insights de movimento em tempo real para robótica e veículos autônomos.

Um novo modelo melhora a precisão na segmentação 3D usando nuvens de pontos.

O método UAD reduz a necessidade de dados e aumenta a eficiência na condução autônoma.

Novo framework melhora a detecção de objetos conhecidos e desconhecidos em espaço tridimensional.

CMDPs combinam maximização de recompensas com segurança em aplicações de IA.

Uma abordagem inovadora para a coleta eficiente de feedback em aprendizado por reforço para segurança.

A pesquisa avalia os impactos do design sonoro nas interações AV-pedestre.

Um método pra derivar funções de custo analisando as ações de especialistas em ambientes complexos.

Carros autônomos usam sistemas baseados em regras pra navegar nas estradas e tomar decisões de forma mais segura.

SeFlow melhora a estimativa de movimento para carros autônomos usando aprendizado auto-supervisionado.

Nova abordagem melhora o mapeamento de nuvem de pontos removendo objetos dinâmicos.

FALCON limpa imagens embaçadas rapidinho, mantendo a qualidade pra vários usos.

Descubra como novos métodos de computação podem reduzir o consumo de energia em sistemas de IA.

Um novo método para tomar decisões de forma eficiente em inteligência artificial usando grandes modelos de mundo.

Novos métodos melhoram os sistemas LiDAR para um desempenho melhor em condições climáticas difíceis.

Um novo método de grade melhora como os carros autônomos lidam com áreas desconhecidas.

Um novo método melhora a detecção e rastreamento em veículos autônomos usando câmeras de múltiplas visões.

Um novo método melhora a estimativa de profundidade usando imagens de múltiplas câmeras.

Novo método melhora a detecção de objetos em movimento em ambientes dinâmicos usando tecnologia LiDAR.

Novas métricas e módulo EdgeHead melhoram a detecção 3D para veículos autônomos.

Um novo método baseado em pontos melhora a compreensão de cenas para veículos autônomos.

Novo método melhora a detecção de objetos em veículos autônomos através da percepção cooperativa.

Um conjunto de dados pra melhorar o desempenho de veículos autônomos em diferentes condições climáticas.

Um novo método melhora o reconhecimento de dados de nuvem de pontos para veículos autônomos.

Desenvolvendo um modelo pra segmentação precisa de imagens em diferentes condições de direção.

Métodos inovadores estão transformando a maneira como os sistemas detectam e localizam objetos em espaços 3D.

VQA-Diff combina técnicas pra melhorar o modelagem de veículos 3D a partir de imagens do mundo real.

Combinar a alcançabilidade de Hamilton-Jacobi com aprendizado por reforço aumenta a segurança em sistemas de controle.

Um novo método melhora a navegação de robôs e a evitação de obstáculos.

O RHRSegNet melhora a segmentação semântica para imagens noturnas, que é fundamental para a condução autônoma.

Um novo método aumenta a segurança prevendo com precisão o Tempo até a Colisão usando câmeras baseadas em eventos.

Novas estratégias de roteamento melhoram a eficiência nas redes de transporte.

Uma nova abordagem enfrenta a superconfiança em sistemas que reconhecem múltiplos rótulos.

Este artigo discute métodos para melhorar sistemas de controle usando compressão de dados voltada para objetivos.

Novas estratégias combinam mapeamento e previsão de comportamento para veículos autônomos.

Saiba como a inferência ativa melhora as capacidades dos carros autônomos.

Um conjunto de dados inovador tem como objetivo melhorar a tecnologia de caminhões autônomos através de dados extensos e de alta qualidade.

Uma nova estrutura melhora como os VAs tomam decisões em ambientes de direção complexos.

Um novo método melhora a detecção de objetos 3D usando LiDAR e imagens 2D.

Novo método usa uma única câmera para detecção eficaz de objetos.