Deep Kernel Learning for Uncertainty Estimation in Multiple Trajectory Prediction Networks

zu Verbundenen Objekten

Standort
Deutsche Nationalbibliothek Frankfurt am Main
Umfang
Online-Ressource
Sprache
Englisch
Anmerkungen
In: 2022 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS). - Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), 2022. - S. 11396-11402. - ISBN 978-1-6654-7927-1ISBN 978-1-6654-7928-8. - ISSN 2153-0858. - eISSN 2153-0866

Schlagwort
Gauß-Prozess
Autonomes Fahrzeug

Ereignis
Veröffentlichung
(wo)
Ulm
(wer)
Universität Ulm
(wann)
2022
Urheber
Strohbeck, Jan
Müller, Johannes Christian
Herrmann, Martin
Buchholz, Michael

DOI
10.18725/OPARU-47575
URN
urn:nbn:de:bsz:289-oparu-47651-6
Rechteinformation
Der Zugriff auf das Objekt ist unbeschränkt möglich.
Letzte Aktualisierung
25.03.2025, 13:49 MEZ

Datenpartner

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Beteiligte

Entstanden

  • 2022

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