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O V2INet melhora a previsão de trajetórias usando dados de múltiplas visões para veículos autônomos.

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Um simulador poderoso feito pra melhorar o treinamento de carros autônomos através da geração rápida de cenários.

Combinar métodos existentes melhora a detecção OOD para aplicações de machine learning mais seguras.

SceneMotion melhora as previsões para carros autônomos ao considerar as interações entre os agentes.

VoxelTrack melhora a precisão de rastreamento 3D usando representação de voxel e capacidades em tempo real.

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Um novo método melhora a detecção de objetos em veículos autônomos usando visão e linguagem.

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Apresentando o MS-Mapping, um sistema que melhora a precisão e eficiência do mapeamento LiDAR.

Desenvolvendo agentes que trocam ideia em tempo real pra facilitar a navegação.

Um novo método melhora a segurança do comportamento dos robôs usando especificações STL.

Uma nova abordagem melhora a capacidade dos carros autônomos de passar por rotatórias com segurança.

Novas técnicas de compressão melhoram o manuseio de dados em veículos autônomos.

Um novo método melhora o uso de dados de sensores em carros autônomos.

RadarPillars melhora a detecção de objetos usando dados de radar 4D únicos.

GeoFormer melhora a representação de formas 3D completando os dados que faltam em nuvens de pontos.

A IIT Bombay Racing constrói um carro de corrida autônomo pra competições sem intervenção humana.

Um novo método melhora a imagem em ambientes sem visibilidade direta.

Esse novo laser oferece ajuste rápido com baixo ruído e alta potência.

Um novo modelo melhora a percepção 3D ao combinar informações de profundidade e semântica.

Melhorando a transparência da IA através do feedback interativo dos usuários e da teoria da mudança de crenças.

Combinar dados de câmera e LiDAR melhora as capacidades de detecção dos veículos autônomos.

Um novo modelo melhora a clareza e os detalhes em fotos e vídeos subaquáticos.

Apresentando o MetaSeg pra melhorar a segmentação semântica em várias aplicações.

Este estudo apresenta um modelo de fluxo de trânsito que leva em conta veículos conectados e autônomos.

Um novo método melhora o reconhecimento de lugares em um campo de visão LiDAR limitado.

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O MM-SAM melhora a segmentação de imagens juntando diferentes tipos de dados de sensores.

Como a especificidade da explicação afeta a segurança e a ansiedade dos passageiros em veículos autônomos.

Novo método aumenta a segurança para carros autônomos usando uma única câmera RGB-D.

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Uma nova abordagem para gerar políticas que atendam a diferentes preferências.

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Um método pra guiar USVs sem GPS usando tecnologia de UAV.