Zobrazeno 1 - 6
of 6
pro vyhledávání: '"Nakanoya, Manabu"'
Autonomous vehicles (AVs) must interact with a diverse set of human drivers in heterogeneous geographic areas. Ideally, fleets of AVs should share trajectory data to continually re-train and improve trajectory forecasting models from collective exper
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2112.00956
Autor:
Chinchali, Sandeep, Pergament, Evgenya, Nakanoya, Manabu, Cidon, Eyal, Zhang, Edward, Bharadia, Dinesh, Pavone, Marco, Katti, Sachin
Today's robotic fleets are increasingly measuring high-volume video and LIDAR sensory streams, which can be mined for valuable training data, such as rare scenes of road construction sites, to steadily improve robotic perception models. However, re-t
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2012.06739
Autor:
Nakanoya, Manabu, Chinchali, Sandeep, Anemogiannis, Alexandros, Datta, Akul, Katti, Sachin, Pavone, Marco
Today, even the most compute-and-power constrained robots can measure complex, high data-rate video and LIDAR sensory streams. Often, such robots, ranging from low-power drones to space and subterranean rovers, need to transmit high-bitrate sensory d
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2011.03216
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.
Publikováno v:
NOMS 2016 - 2016 IEEE/IFIP Network Operations & Management Symposium; 2016, p808-811, 4p