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IIT Bombay Racing baut ein autonomes Rennauto für Wettkampfrennen ohne menschliches Eingreifen.

SLAMS beeinflussen die Beschleunigung von hochenergetischen Partikeln in kosmischen Umgebungen.

LoopSplat verbessert die Genauigkeit und Effizienz bei der 3D-Kartierung mit RGB-D Kameras.

Der Einsatz von Robotern und AR verbessert die Sicherheit und Effizienz bei Rettungsmissionen.

Studie zeigt LiDAR-Schwächen und Leistungsprobleme unter rauen Bedingungen.

SoMaSLAM hilft kleinen Robotern, ihre Umgebung genau zu kartieren, auch mit wenig Daten.

Neue Methoden verbessern die Kartierung in sich verändernden Umgebungen für Maschinen.

Roboter lernen, sich unter Menschen zu bewegen, ohne Störungen zu verursachen.

UniHOI fördert das Studium der Interaktion zwischen Menschen und Objekten in Videos.

Eine einfache Erklärung der DGS-SLAM-Technologie und ihrer Bedeutung.

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DROID-Splat kombiniert Tracking und Mapping für eine bessere Roboternavigation.

Kombination von Lokalisierung und Tracking für sichereres autonomes Fahren.

Die Revolution der Echtzeit-3D-Kartierung für Roboter und AR-Apps.

Dieses Papier stellt eine neue Technik für Indoor-Drohnen vor, die 5G-Technologie für eine bessere Navigation nutzt.

Entdecke, wie Roboter ihren Energieverbrauch ausbalancieren, während sie ihre Umgebung kartieren.