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Robôs podem melhorar a navegação classificando diferentes terrenos em ambientes desafiadores.

Avaliando técnicas de tradução de imagem nos testes de carros autônomos.

Novos métodos aumentam a segurança medindo a confiança nas decisões de veículos autônomos.

Apresentando uma nova estrutura para animações realistas de pedestres no treinamento de veículos autônomos.

Esse método melhora a segurança dos carros autônomos com técnicas de detecção aprimoradas.

Um novo sistema prevê as ações de pedestres e motoristas, melhorando a segurança nas estradas.

A pesquisa foca em como os veículos autônomos podem igualar o estilo de dirigir dos humanos pra deixar a galera mais confortável.

O M3Net melhora a segmentação LiDAR para carros autônomos ao integrar diferentes conjuntos de dados e sensores.

Resolvendo problemas de comunicação pra um pelotão de veículos mais seguro e eficiente.

Um método pra treinar agentes a seguir regras enquanto maximizam recompensas.

O aprendizado federado enfrenta novos ataques de envenenamento, ameaçando a segurança na tecnologia de carros autônomos.

Um novo método melhora a segurança em acessibilidade de alta dimensão para veículos autônomos.

BadFusion usa dados da câmera pra lançar ataques de backdoor em sistemas de direção autônoma.

Novo modelo de IA melhora a compreensão de imagens em três dimensões.

PAFOT melhora os testes de segurança para carros autônomos através de técnicas de simulação avançadas.

Uma nova forma de avaliar como os motoristas se comunicam e interagem na estrada.

A DriveWorld melhora a tecnologia de direção autônoma analisando dados espaciais e temporais.

Combinando dados de LiDAR e câmera pra melhorar a eficiência da tecnologia de carros autônomos.

Um novo algoritmo melhora a segurança e a eficiência em veículos autônomos conectados.

Este estudo desenvolve um controlador para veículos autônomos pra aumentar a segurança no trânsito.

Novo sistema protege veículos autônomos de ataques de falsificação de GPS.

Este artigo fala sobre um método distribuído para gerenciar o tráfego usando veículos conectados.

O NaviSlim otimiza a navegação de drones adaptando recursos aos ambientes.

Infraestrutura inteligente nas estradas melhora a segurança e a eficiência para carros autônomos.

Explorando rotas de trânsito híbrido semi sob demanda pra ter melhor acesso e eficiência.

A EdgeLoc combina métodos tradicionais e modernos pra melhorar o rastreamento de localização de veículos.

Uma olhadinha no "chattering" em controle e seu impacto na eficiência do sistema.

Explorando como veículos autônomos podem se integrar com segurança no espaço aéreo movimentado.

Novos métodos melhoram a precisão do rastreamento de veículos usando dados de radar e câmera.

Um método pra verificar a segurança em carros autônomos e drones usando redes neurais.

Um método pra proteger redes neurais contra vulnerabilidades na memória.

Uma nova caixa de ferramentas melhora a segmentação de LiDAR para carros autônomos mais seguros.

Esse artigo analisa como sensores melhoram as decisões mesmo com dados incompletos.

Um novo método usa sensores básicos pra criar mapas detalhados pra veículos autônomos.

Uma nova abordagem melhora os carros autônomos imitando os padrões de pensamento humano.

Melhorando sistemas LiDAR pra reconhecer objetos melhor em veículos autônomos.

Técnicas para guiar robôs até lugares específicos enquanto evitam obstáculos.

A UniTraj resolve os desafios da modelagem de trajetórias com vários agentes de um jeito unificado.

Simulações têm um papel importantíssimo em avaliar a segurança dos carros autônomos.

Uma olhada no design baseado em contratos para sistemas híbridos e suas complexidades.