Um novo método melhora a precisão da localização de sensores em ambientes complexos.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
Um novo método melhora a precisão da localização de sensores em ambientes complexos.
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O NeMO melhora o mapeamento de carros autônomos através de uma análise detalhada de múltiplas imagens.
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Novo método melhora a detecção 3D usando apenas dados de câmera 2D.
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Um novo método melhora o rastreamento de objetos e a estimativa de velocidade para veículos autônomos.
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Este artigo apresenta um método pra melhorar a tomada de decisão de carros autônomos em trânsito misto.
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Um novo método melhora o rastreamento de várias pessoas em cenas complexas.
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Novos métodos melhoram a performance de corrida de carros autônomos usando deep learning.
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Este artigo apresenta um novo método para segmentação semântica eficiente em cenas 3D.
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Explorando o potencial das câmeras de evento pra melhorar a detecção de pedestres em veículos autônomos.
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Um novo método permite que os karts dirijam sozinhos usando técnicas baseadas em dados.
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Analisando as medidas de segurança para veículos autônomos em condições de direção dinâmicas.
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Um novo modelo melhora a velocidade e a precisão na detecção de ações em análises de vídeo em tempo real.
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P2D melhora a detecção de objetos 3D em carros autônomos usando previsão de movimento.
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Estudo analisa como motoristas humanos interagem com veículos autônomos na estrada.
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Ground-VIO melhora a estimativa de pose do veículo usando relações câmera-solo.
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Explorando fatores de conforto no design de veículos autônomos pra melhorar a experiência do usuário.
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Um novo framework melhora a segmentação de nuvens de pontos usando modelos de visão.
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Um conjunto de dados completo pra melhorar a compreensão do trânsito em cruzamentos urbanos.
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Esse método melhora a percepção 3D para carros autônomos usando dados de câmera.
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Um novo método melhora a performance de segmentação de imagem com técnicas inovadoras.
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A detecção de anomalias é fundamental pra segurança dos carros autônomos.
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Um olhar sobre como a integração de dados de sensores melhora a percepção de veículos autônomos.
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Usando Deep Q-Learning pra ensinar carros autônomos a manter a faixa e evitar colisões.
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O UncLe-SLAM melhora o mapeamento e o rastreamento ao aprender sobre as incertezas dos sensores.
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A FrameFusion melhora a precisão da detecção de objetos 3D em veículos autônomos.
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TADIL melhora o aprendizado contínuo pra máquinas que lidam com tarefas de dados que mudam.
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Uma nova plataforma avalia o desempenho de aceleradores de aprendizado profundo para veículos autônomos seguros.
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O BEVScope melhora a estimativa de profundidade pra entender melhor os ambientes na robótica.
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Uma estratégia pra otimizar a rotulagem de dados em tarefas de visão computacional.
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O ScenarioNet usa dados de direção reais para melhorar os testes de carros autônomos.
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Drones inovadores estão ajudando na detecção e monitoramento de embarcações marítimas.
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Um novo método melhora a precisão da previsão de trajetórias sem depender de mapas de alta definição.
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Um novo método ajuda robôs a navegar em ambientes desafiadores com segurança.
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Abordagens inovadoras melhoram a clareza da imagem removendo a neblina de forma eficaz.
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Explorando o papel do radar 4D mmWave na tecnologia de direção autônoma.
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Um novo método melhora a compreensão de cenas para veículos autônomos usando consultas de instância.
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Uma nova abordagem melhora a compreensão de ambientes 3D para carros autônomos.
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Uma olhada nos avanços e desafios dos carros autônomos.
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Um método pra verificar se os sistemas seguem os padrões de lógica temporal sem precisar de input manual.
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