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VALO optimise la détection LiDAR pour les véhicules autonomes, en équilibrant vitesse et précision.

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Une nouvelle approche combine LiDAR et caméras pour une meilleure précision de détection.

Un système qui permet aux robots d'explorer et de mettre à jour des cartes intérieures de manière autonome.

Une nouvelle méthode améliore la reconnaissance de lieux LiDAR pour les robots et les voitures autonomes.

Une nouvelle méthode suit les rhinos en utilisant les emplacements de leurs excréments pour lutter contre le braconnage.

Des méthodes innovantes améliorent la compréhension de l'environnement pour les véhicules autonomes.

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De nouvelles méthodes aident les robots à naviguer en toute sécurité sur les sentiers de randonnée malgré les obstacles.

La technologie LiDAR révèle de nouvelles informations sur la structure historique du château de Kronborg.

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De nouveaux détecteurs améliorent la précision du suivi des niveaux d'ozone dans l'atmosphère.

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Des petits robots transforment l'agriculture avec des systèmes de navigation avancés.

VADet améliore la détection d'objets dans les véhicules autonomes en utilisant une agrégation de cadres intelligente.

MLLM-AD-4o améliore la sécurité des voitures autonomes dans des conditions météorologiques difficiles.

UniGaussian intègre plusieurs types de caméras pour une meilleure modélisation 3D des scènes urbaines.

De nouvelles méthodes améliorent la classification des espèces d'arbres grâce à des techniques d'imagerie avancées et d'apprentissage automatique.

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Helvipad fournit des infos de profondeur à partir d'images à 360 degrés, aidant l'apprentissage automatique.

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Faire le pont entre images et données 3D pour une détection de localisation précise.

SuperLoc améliore la localisation des robots dans des environnements difficiles grâce à une technologie prédictive.

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Combiner les données HSI et LiDAR pour une analyse efficace.

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Un ensemble de données révolutionnaire améliore la navigation maritime pour les bateaux autonomes.

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