Zobrazeno 1 - 8
of 8
pro vyhledávání: '"Finazzi, Andrea"'
This paper addresses imitation learning for motion prediction problem in autonomous driving, especially in multi-agent setting. Different from previous methods based on GAN, we present the conditional latent ordinary differential equation (cLODE) to
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2405.19183
Autor:
Jung, Chanyoung, Finazzi, Andrea, Seong, Hyunki, Lee, Daegyu, Lee, Seungwook, Kim, Bosung, Gang, Gyuri, Han, Seungil, Shim, David Hyunchul
While the majority of autonomous driving research has concentrated on everyday driving scenarios, further safety and performance improvements of autonomous vehicles require a focus on extreme driving conditions. In this context, autonomous racing is
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2303.09463
This paper describes a resilient navigation and planning system used in the Indy Autonomous Challenge (IAC) competition. The IAC is a competition where full-scale race cars run autonomously on Indianapolis Motor Speedway(IMS) up to 290 km/h (180 mph)
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2207.12232
Resolving edge-cases in autonomous driving, head-to-head autonomous racing is getting a lot of attention from the industry and academia. In this study, we propose a game-theoretic model predictive control (MPC) approach for head-to-head autonomous ra
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2106.04094
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Finazzi, Andrea, Cosentini, Roberto
Publikováno v:
Journal of the American College of Emergency Physicians Open; Dec2022, Vol. 3 Issue 6, p1-2, 2p
