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Presentamos un enfoque novedoso para analizar datos complejos de sensores a lo largo del tiempo.

Nuevo método mejora la colocación de sensores para monitorear las actividades de los residentes.

El dataset STAR-loc ayuda a los investigadores a detectar la ubicación precisa de objetos con diferentes sensores.

Un enfoque novedoso estima distancias a través de mediciones térmicas sin luz artificial.

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

Explorando la tecnología de sonar para mejorar la detección de puntos de referencia y así tener una mejor navegación robótica.

Un nuevo método mejora cómo los robots identifican obstáculos y navegan en entornos.

Un nuevo método mejora la precisión en la medición de la deformación del gel para sensores robóticos.

El GelSplitter mejora la sensibilidad al tacto de los robots a través de sensores multimodales innovadores.

Investigadores mejoran la sensibilidad y resolución de los sensores de microcavidad a través de técnicas innovadoras de luz.

Un método para estimar datos de manera precisa utilizando la colaboración de dispositivos.

Un nuevo marco mejora la precisión en la alineación de datos 3D entre diferentes sensores.

Este estudio revisa métodos para mejorar el mantenimiento predictivo con el análisis de datos de sensores.

Este artículo habla sobre el papel de la percepción BEV en la tecnología de autos autónomos.

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

Descubre cómo las técnicas de medición mejoradas mejoran la percepción y el rendimiento de los robots.

Este artículo presenta un método para mejorar el análisis de datos tensoriales a través de la personalización.

Los sensores portátiles mejoran el seguimiento del movimiento del brazo para obtener mejores resultados en la rehabilitación.

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.

Un conjunto de datos creado para mejorar la navegación de robots en entornos diversos.

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

Nuevos métodos para evaluar técnicas de exposición de cámaras mejoran el rendimiento de la odometría visual.

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

Un nuevo sistema simplifica la calibración de sensores visuales-inerciales, ayudando a los que no son expertos.

Un estudio sobre enfoques de aprendizaje automático para el mantenimiento predictivo y el monitoreo de condiciones.

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

Un nuevo sistema mejora el seguimiento de objetos en entornos dinámicos para robots y coches autónomos.

La investigación se centra en crear filtros THz efectivos para mejorar aplicaciones tecnológicas.

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

Un nuevo sistema mejora cómo los robots estiman las rotaciones de objetos durante el deslizamiento.

Un método nuevo mejora la reconstrucción de campos físicos usando datos limitados de sensores.

Un nuevo método de evaluación para la percepción en carretera mejora la tecnología de coches sin conductor.

Un nuevo enfoque utiliza redes neuronales gráficas para mejorar la detección de anomalías.

Un nuevo marco mejora la capacidad de los robots para realizar tareas de manipulación variadas.

Un nuevo método mejora la estimación de DOA usando muestreo módulo asistido por un bit.

Una mirada a cómo las simulaciones de sensores mejoran la seguridad en la conducción autónoma.

Un enfoque basado en conjuntos para una monitorización precisa en medio de ataques a sensores.

Explora la funcionalidad y aplicaciones de los fotomultiplicadores de silicio en la ciencia moderna.