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Une nouvelle méthode améliore la façon dont les capteurs traitent les données pour une meilleure détection des objets.

La diversité des arbres est super importante pour des écosystèmes forestiers stables et productifs.

Utiliser des signaux radio pour une cartographie précise en robotique.

Une nouvelle méthode améliore le suivi des robots en combinant des cartes avec des données de capteurs.

Une nouvelle méthode améliore la qualité des données LiDAR pendant des conditions météorologiques difficiles.

De nouvelles méthodes aident à mesurer la concurrence entre les arbres pour une meilleure gestion des forêts.

Une nouvelle méthode utilise la vision par ordinateur sur des images de vues de rue pour estimer le risque d'inondation.

Une nouvelle méthode localise les véhicules en utilisant le lidar et des images satellites sans dépendre du GPS.

StreetSurf crée des modèles 3D détaillés à partir d'images standard de vues de rue.

Une nouvelle approche de fusion de capteurs améliore la sécurité dans la conduite autonome.

De nouvelles méthodes améliorent la performance en course des voitures autonomes en utilisant l'apprentissage profond.

Un ensemble de données pour tester des algorithmes SLAM dans des conditions intérieures difficiles.

Un nouveau cadre améliore la segmentation de nuages de points en utilisant des modèles de fondation visuels.

Un ensemble de données complet pour améliorer la compréhension du trafic aux intersections urbaines.

FrameFusion améliore la précision de la détection d'objets 3D dans les véhicules autonomes.

Une nouvelle méthode améliore l'estimation de la pose humaine en 3D grâce aux données LiDAR.

Présentation de PANet, une nouvelle méthode pour améliorer la segmentation LiDAR.

Un nouveau système améliore l'évaluation des terrains pour les véhicules tout-terrain en utilisant des données LiDAR et des caméras.

MaskBEV utilise des masques pour améliorer la détection d'objets dans des environnements 3D.

Une nouvelle méthode améliore l'analyse des nuages de points pour la technologie LiDAR.

Un nouveau système de navigation améliore l'efficacité des robots agricoles dans les vignobles.

DeepIPCv2 améliore la navigation avec LiDAR, surtout dans des conditions de faible luminosité.

Ada3D améliore l'efficacité de la détection d'objets 3D pour les véhicules autonomes.

Le cadre MonoLiG améliore la détection 3D en utilisant des caméras monoculaires et des données LiDAR.

Cet article parle d'un nouveau modèle pour améliorer la perception de la profondeur des robots en utilisant plusieurs capteurs.

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.