Fugu-MT 論文翻訳(概要): The Autonomous Siemens Tram

論文の概要: The Autonomous Siemens Tram

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.04034v1
Date: Mon, 8 Feb 2021 07:13:58 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-02-09 15:25:18.992353
Title: The Autonomous Siemens Tram
Title（参考訳）: 自動シーメンス路面電車
Authors: Andrew W. Palmer, Albi Sema, Wolfram Martens, Peter Rudolph and Wolfgang Waizenegger
Abstract要約: 本稿では,InnoTrans 2018の展示中にドイツのポツダムで公開された自律シーメンス軌道について述べる。このシステムはSiemens Combinoの路面電車上に構築され、車両をローカライズし、交通信号や障害物を検知し、応答するためにマルチモーダルセンサースイートを使用していた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2399170518036917
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This paper presents the Autonomous Siemens Tram that was publicly demonstrated in Potsdam, Germany during the InnoTrans 2018 exhibition. The system was built on a Siemens Combino tram and used a multi-modal sensor suite to localize the vehicle, and to detect and respond to traffic signals and obstacles. An overview of the hardware and the developed localization, signal handling, and obstacle handling components is presented, along with a summary of their performance.
Abstract（参考訳）: 本稿では,InnoTrans 2018の展示中にドイツのポツダムで公開された自律シーメンス軌道について述べる。システムはSiemens Combino路面電車上に構築され、マルチモーダルセンサースイートを使用して車両をローカライズし、交通信号や障害物を検出して対応しました。ハードウェアの概要と、開発されたローカリゼーション、信号処理、障害処理コンポーネントの概要と、そのパフォーマンスの概要を紹介します。

関連論文リスト

Real-time Vehicle-to-Vehicle Communication Based Network Cooperative Control System through Distributed Database and Multimodal Perception: Demonstrated in Crossroads [11.623582669220115]
本稿では,VVCCS(Real-time-to-Vehicle Communication Based Network Cooperative Control System)を提案する。 VVCCSは、自動運転におけるマクロスコープの交通計画と衝突回避に革命をもたらす。また,多目的追跡とレーダセンシングを併用した総合的マルチモーダル認識システムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-23T05:59:55Z)
MetaUrban: An Embodied AI Simulation Platform for Urban Micromobility [52.0930915607703]
最近のロボティクスとエンボディードAIの進歩により、公共の都市空間はもはや人間専用ではない。公共の都市空間における短距離移動のためのAIによって実現されるマイクロモビリティは、将来の交通システムにおいて重要な要素である。本稿では,AI駆動型都市マイクロモビリティ研究のための構成シミュレーションプラットフォームであるMetaUrbanを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-07-11T17:56:49Z)
Learning Robust Autonomous Navigation and Locomotion for Wheeled-Legged Robots [50.02055068660255]
都市環境のナビゲーションは、ロボットにとってユニークな課題であり、移動とナビゲーションのための革新的なソリューションを必要としている。本研究は, 適応移動制御, 移動対応ローカルナビゲーション計画, 市内の大規模経路計画を含む, 完全に統合されたシステムを導入する。モデルフリー強化学習(RL)技術と特権学習を用いて,多目的移動制御系を開発した。私たちのコントローラーは大規模な都市航法システムに統合され、スイスのチューリッヒとスペインのセビリアで自律的、キロメートル規模の航法ミッションによって検証されます。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-03T00:29:20Z)
Haris: an Advanced Autonomous Mobile Robot for Smart Parking Assistance [2.3779780917500544]
このシステムは、自動ナビゲーションと駐車場の正確なマッピングのために、同時位置決めとマッピング(SLAM)を採用している。提案システムは,スポーツスタジアム等の混雑地において,短期的な大規模屋外駐車場の管理を改善する可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (2024-01-31T11:00:26Z)
HUM3DIL: Semi-supervised Multi-modal 3D Human Pose Estimation for Autonomous Driving [95.42203932627102]
3Dの人間のポーズ推定は、自動運転車が歩行者の微妙で複雑な振る舞いを知覚し理解できるようにする新しい技術である。提案手法は,これらの補完信号を半教師付き方式で効率的に利用し,既存の手法よりも大きなマージンで性能を向上する。具体的には、LiDAR点を画素整列マルチモーダル特徴に埋め込み、トランスフォーマーの精細化段階を経る。
論文参考訳（メタデータ） (2022-12-15T11:15:14Z)
TransFuser: Imitation with Transformer-Based Sensor Fusion for Autonomous Driving [46.409930329699336]
本稿では,自己注意を用いた画像とLiDAR表現の統合機構であるTransFuserを提案する。提案手法では,複数解像度のトランスフォーマーモジュールを用いて視線と鳥の視線の特徴マップを融合する。我々は、CARLA都市運転シミュレータの公式リーダーボードと同様に、長いルートと密集した交通量を持つ挑戦的な新しいベンチマークにおいて、その効果を実験的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (2022-05-31T17:57:19Z)
The 6th AI City Challenge [91.65782140270152]
2022年のAIシティチャレンジの4つのチャレンジトラックは、27カ国254チームからの参加要請を受けた。参加チームのトップパフォーマンスは強いベースラインを確立し、提案されたチャレンジトラックで最先端の成績を上げました。
論文参考訳（メタデータ） (2022-04-21T19:24:17Z)
Recognition and Co-Analysis of Pedestrian Activities in Different Parts of Road using Traffic Camera Video [2.414050294189755]
本研究の目的は,停留所とミッドブロック交差点との相関関係を明らかにすることである。本手法は,周辺交差点に設置した市販CCTVパンティルトゾーム(PTZ)トラヒック監視カメラから,交通カメラビデオを用いてバス停の使用状況を特定する手法を拡張した。また,横断イベントのみを表示するビデオクリップの自動作成により,歩行者行動検出のマニュアルレビューを容易にするWebポータルも実装した。
論文参考訳（メタデータ） (2021-11-27T05:46:41Z)
A Software Architecture for Autonomous Vehicles: Team LRM-B Entry in the First CARLA Autonomous Driving Challenge [49.976633450740145]
本稿では,シミュレーション都市環境における自律走行車両のナビゲーション設計について述べる。我々のアーキテクチャは、CARLA Autonomous Driving Challengeの要件を満たすために作られました。
論文参考訳（メタデータ） (2020-10-23T18:07:48Z)
Sensing Technologies for Crowd Management, Adaptation, and Information Dissemination in Public Transportation Systems: A Review [8.946655323517094]
本稿では,モノのインターネット(IoT)に基づくリアルタイムの群集分析のための分類とセンシング技術のレビューを行う。 ICT/IoTセンシング技術によって実現された革新的なクラウド管理機能は、最先端のITSプラットフォームへのアドオンとしてインクリメンタルに実装できると想定されている。
論文参考訳（メタデータ） (2020-09-26T15:25:46Z)
FRSign: A Large-Scale Traffic Light Dataset for Autonomous Trains [0.6850683267295248]
鉄道交通信号の検出と認識のための大規模かつ正確なデータセットFRSignを紹介した。私たちの録音は、フランスで選択された列車で行われ、手書きの注釈から恩恵を受けました。これまでに取得したデータの10%に相当するイラストレーションデータセットをオープンソースとして公開している。
論文参考訳（メタデータ） (2020-02-05T15:08:15Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。