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Un nouveau système de contrôle améliore la sécurité des bateaux autonomes dans les voies navigables étroites.

GP-Frontier permet aux robots de naviguer sans cartes en utilisant des capteurs en temps réel.

Cette étude examine comment les configurations LiDAR affectent les véhicules autonomes dans des environnements hors route.

PG-RCNN améliore la précision de la détection d'objets 3D en utilisant la technologie LiDAR.

Cet article explore comment les drones utilisent l'apprentissage par renforcement pour naviguer en toute sécurité dans les forêts.

FusionAD améliore la performance des voitures autonomes en utilisant des données de capteurs combinées.

De nouvelles méthodes améliorent la reconnaissance d'objets dans des environnements variés pour les voitures autonomes.

Une nouvelle méthode améliore la sécurité des mouvements de chariots élévateurs dans les environnements chargés.

Combiner les données LiDAR et caméra améliore la précision dans la segmentation panoramique 3D.

Méthodes innovantes pour étudier les combustibles du sous-étage afin d'améliorer la gestion des incendies.

Un nouveau système modulaire améliore la précision de l'estimation de l'état du véhicule.

De nouvelles techniques améliorent la perception des voitures autonomes sans avoir besoin de beaucoup de données étiquetées.

Cet article explore comment la fusion de capteurs améliore la sécurité et l'efficacité des véhicules autonomes.

ELiOT améliore les méthodes d'odométrie LiDAR pour une meilleure localisation des robots.

Une méthode pour segmenter les données LiDAR sans étiquettes manuelles en utilisant l'analyse temporelle.

Une nouvelle méthode non supervisée améliore la détection des changements dans les paysages en utilisant des données LiDAR.

Une nouvelle méthode améliore les performances du SLAM en utilisant LiDAR et des réseaux de neurones.

FusionFormer améliore la détection d'objets 3D en combinant efficacement les données de la caméra et de LiDAR.

Examiner les problèmes pour détecter les piétons afin d'améliorer la sécurité routière pour les véhicules autonomes.

ImageTo360 améliore la segmentation LiDAR en utilisant un minimum de données étiquetées à partir d'images de caméra.

Une nouvelle méthode utilise des données LiDAR pour améliorer la détection d'objets en 3D.

STARNet améliore la fiabilité des capteurs de robots pour une autonomie plus sûre.

Examiner comment la réflectivité de surface influence la performance des capteurs dans les véhicules autonomes.

Une nouvelle méthode améliore le positionnement des véhicules dans des environnements difficiles en utilisant plusieurs capteurs.

Nouveau cadre améliore la précision de localisation des caméras en utilisant des contraintes multi-vues et des données LiDAR.

Combiner les données LiDAR et de caméra améliore la navigation des robots dans des espaces chargés.

Cette étude compare différents modèles d'apprentissage automatique pour une détection précise des bâtiments.

FGFusion améliore la détection d'objets 3D en combinant efficacement les données lidar et caméra.

LiDAR-UDA améliore la performance des modèles avec différentes configurations de capteurs.

Une nouvelle méthode améliore le contrôle et les performances des drones à double rotor.

Nouveau jeu de données offre des infos sur les systèmes LiDAR pour la reconnaissance de lieux.

LIVES aide les robots à trouver des objets dans des espaces inconnus grâce à la technologie LiDAR.

Mask4D améliore le suivi et la reconnaissance d'objets dans des environnements dynamiques en utilisant des données LiDAR.

Combiner différentes sources de données pour améliorer le mouvement et la navigation des robots.

Examen du rôle des drones dans l'amélioration des méthodes de détection des arbres en utilisant des nuages de points et des images.

Un nouveau cadre améliore la précision de la détection d'objets dans des environnements réels.

SOAP améliore la détection des objets stationnaires en utilisant des données de différents capteurs Lidar.

Les systèmes radar basse consommation montrent du potentiel pour améliorer les technologies de course autonome.

Une nouvelle méthode combine les données de la caméra et du Lidar pour un positionnement des objets plus précis.

De nouvelles méthodes améliorent les applications du lidar pour étudier les écosystèmes forestiers et la gestion écologique.