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Nova abordagem melhora a detecção de calçadas para veículos autônomos.

VecKM melhora a codificação da geometria local para nuvens de pontos, aumentando a eficiência e a robustez.

Novos métodos melhoram a segurança prevendo os movimentos de pedestres fora da vista para veículos autônomos.

Uma nova abordagem para cenários de tráfego realistas nos testes de veículos autônomos.

Um novo método melhora a detecção de objetos em veículos autônomos usando dados de sensores combinados.

O LidarDM gera vídeos de LiDAR realistas pra treinamento e teste de veículos autônomos.

Apresentando métodos de controle eficientes para sistemas em grande escala usando observadores distribuídos.

Um novo método melhora a previsão de movimento para veículos autônomos, focando na segurança e na incerteza.

Explorando como o aprendizado semi-supervisionado combina dados rotulados e não rotulados pra criar modelos de IA melhores.

Usando dados de LiDAR históricos pra melhorar a detecção 3D com câmera em veículos autônomos.

A pesquisa foca em melhorar os métodos de mapeamento pra identificar localizações de forma mais eficiente.

MemFlow oferece estimativa de fluxo óptico em tempo real usando um módulo de memória para melhorar a precisão.

EasyTrack e EasyTrack++ melhoram o rastreamento de objetos em ambientes 3D usando nuvens de pontos.

Modelos inovadores melhoram a compreensão das condições das estradas para veículos autônomos.

Um novo método melhora a resistência do rastreamento visual de objetos contra ataques sutis.

Descubra como os carros em pequena escala estão moldando a educação e a pesquisa em direção autônoma.

Uma comunicação clara cria confiança em veículos autônomos para todos os usuários da estrada.

Uma nova estrutura melhora a consciência dos veículos através de dados compartilhados e priorização.

Um novo método melhora a eficiência do aprendizado por imitação usando boosting.

Aprenda a classificar objetos usando imagens e nuvens de pontos 3D sem rótulos.

Um novo método melhora o movimento dos robôs com insights sobre o comportamento humano.

Um novo método melhora a confiabilidade das previsões de redes neurais em tarefas de regressão.

Um novo framework melhora a detecção de objetos para itens conhecidos e desconhecidos.

Entender a comunicação é essencial pra confiar em carros autônomos.

O SLAIM melhora o rastreamento e mapeamento em tempo real usando redes neurais avançadas e informações de profundidade.

Um jeito rápido de criar modelos 3D a partir de apenas seis fotos, perfeito pra veículos.

Uma nova abordagem pra melhorar o rastreamento de múltiplos objetos usando dados 3D.

As redes ISAC estão mudando o panorama da conectividade sem fio e das capacidades de sensoriamento.

Uma visão geral das aplicações de NeRF que estão transformando a tecnologia de carros autônomos.

Um novo método melhora o posicionamento de veículos usando 5G e sensores a bordo.

Um novo método melhora a confiabilidade do modelo ao aprimorar a detecção de OOD.

A medição de canal melhora os sistemas sem fio através de uma medição de sinal eficaz.

Explorando novas maneiras de melhorar a representação da incerteza em deep learning.

Aprimorando estratégias de controle pra sistemas enquanto evita obstáculos.

Melhorando o rastreamento de localização com métodos inovadores de tecnologia quântica.

Uma nova abordagem para análise de segurança usando funções de barreira estocásticas por partes.

Estamos juntando dados de câmera e radar para melhorar a detecção de objetos em veículos autônomos.

Apresentando uma plataforma de pesquisa flexível para inovação em direção automatizada.

Novo modelo melhora o reconhecimento do ambiente do veículo usando câmeras e LiDAR.

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