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En el campo de la conducción autónoma, se plantea un desafío importante al abordar la brecha entre los modelos de puntos de referencia y los modelos de acción. Los sistemas de conducción autónoma de extremo a extremo (E2E-AD) se dividen generalmente en dos categorías según la naturaleza de sus salidas: modelos basados en puntos de referencia que predicen una trayectoria futura y modelos basados en acciones que generan directamente aceleración, dirección y frenado.
En Q2BSTUDIO, empresa especializada en desarrollo de software a medida y tecnología, entendemos la importancia de superar esta brecha y promover la innovación en la conducción autónoma. Nuestros servicios abarcan desde inteligencia artificial hasta servicios en la nube de AWS y Azure, brindando soluciones personalizadas para empresas que buscan optimizar sus procesos con IA y Business Intelligence.
Para cerrar la brecha entre los modelos de puntos de referencia y acción, proponemos un marco de trabajo de modelo de vehículo diferenciable que desglosa secuencias de acciones previstas en sus correspondientes trayectorias de puntos de referencia en el marco del ego vehículo, supervisando en el espacio de puntos de referencia. Esta innovadora aproximación permite que las arquitecturas basadas en acciones sean entrenadas y evaluadas dentro de benchmarks basados en puntos de referencia, sin necesidad de modificar el protocolo de evaluación subyacente.
En Q2BSTUDIO, apostamos por la tecnología de vanguardia y el desarrollo de soluciones de alta calidad. Nuestro enfoque colaborativo y orientado a resultados nos permite ofrecer a nuestros clientes, tanto en el ámbito empresarial como en el tecnológico, soluciones innovadoras que impulsan su crecimiento y competitividad en el mercado.
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