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Un nuevo sistema de control mejora la seguridad de los barcos autónomos en vías fluviales estrechas.

GP-Frontier permite que los robots naveguen sin mapas usando sensores en tiempo real.

Este estudio examina cómo los sistemas LiDAR afectan a los vehículos autónomos en entornos fuera de carretera.

PG-RCNN mejora la precisión de detección de objetos 3D usando tecnología LiDAR.

Este artículo explora cómo los drones usan el aprendizaje por refuerzo para navegar de manera segura en bosques.

FusionAD mejora el rendimiento de los coches autónomos utilizando datos de sensores combinados.

Nuevos métodos mejoran el reconocimiento de objetos en distintos entornos para autos autónomos.

Un nuevo método mejora la seguridad del movimiento de montacargas en entornos concurridos.

Combinar datos de LiDAR y cámara mejora la precisión en la segmentación panorámica 3D.

Métodos innovadores para estudiar los combustibles del sotobosque y mejorar la gestión de incendios.

Un nuevo sistema modular mejora la precisión de la estimación del estado del vehículo.

Nuevas técnicas mejoran la percepción de los coches autónomos sin necesidad de un montón de datos etiquetados.

Este artículo explora cómo la fusión de sensores mejora la seguridad y eficiencia de los vehículos autónomos.

ELiOT mejora los métodos de odometría LiDAR para una mejor localización de robots.

Un método para segmentar datos de LiDAR sin etiquetas manuales usando análisis temporal.

Nuevo método no supervisado mejora la detección de cambios en paisajes usando datos LiDAR.

Un nuevo método mejora el rendimiento de SLAM usando LiDAR y redes neuronales.

FusionFormer mejora la detección de objetos en 3D al combinar eficazmente los datos de la cámara y LiDAR.

Examinando problemas para detectar peatones y mejorar la seguridad vial en vehículos autónomos.

ImageTo360 mejora la segmentación LiDAR usando pocos datos etiquetados de imágenes de cámara.

Un nuevo método usa datos de LiDAR para mejorar la detección de objetos en 3D.

STARNet mejora la fiabilidad de los sensores de robots para una autonomía más segura.

Examinando cómo la reflectividad de la superficie afecta el rendimiento de los sensores en vehículos autónomos.

Un nuevo método mejora la ubicación de vehículos en entornos difíciles usando múltiples sensores.

Nuevo marco mejora la precisión de localización de cámaras usando restricciones de múltiples vistas y datos de LiDAR.

Combinar datos de LiDAR y cámara mejora la navegación de robots en espacios concurridos.

Este estudio compara diferentes modelos de aprendizaje automático para la detección precisa de edificios.

FGFusion mejora la detección de objetos en 3D al combinar datos de lidar y cámara de manera efectiva.

LiDAR-UDA mejora el rendimiento del modelo en diferentes configuraciones de sensores.

Un nuevo método mejora el control y el rendimiento de los UAVs de doble rotor.

Nuevo conjunto de datos ofrece información sobre sistemas LiDAR para el reconocimiento de lugares.

LIVES ayuda a los robots a encontrar objetos en espacios desconocidos usando tecnología LiDAR.

Mask4D mejora el seguimiento y reconocimiento de objetos en entornos dinámicos usando datos LiDAR.

Combinando varias fuentes de datos para mejorar el movimiento y la navegación de robots.

Examinando el papel de los drones en mejorar los métodos de detección de árboles usando nubes de puntos e imágenes.

Un nuevo marco mejora la precisión de detección de objetos en entornos del mundo real.

SOAP mejora la detección de objetos en movimiento usando datos de diferentes sensores Lidar.

Los sistemas de radar de bajo consumo tienen potencial para mejorar las tecnologías de carreras autónomas.

Un nuevo método combina datos de cámara y Lidar para una posición de objetos más precisa.

Nuevos métodos mejoran las aplicaciones de lidar para estudiar los ecosistemas forestales y la gestión ecológica.