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Des chercheurs entraînent des robots à manipuler habilement des objets petits et fins.

Une étude sur l'optimisation de la collecte de données dans les systèmes de capteurs avec des processus dynamiques.

Une nouvelle méthode améliore la sécurité dans la robotique et les véhicules autonomes en gérant l'incertitude des capteurs.

De nouvelles méthodes mélangent contrôle et estimation pour une navigation de drone précise.

Combiner le LIDAR avec des images en niveaux de gris améliore la précision et économise de l'énergie.

TransFusionOdom améliore le positionnement des robots en fusionnant les données LiDAR et IMU.

Cette recherche traite des erreurs aléatoires dues aux vibrations dans les outils de mesure.

Combiner les données de la caméra et du LiDAR améliore le positionnement des robots dans différents environnements.

Mélanger le toucher et la vision améliore les interactions et les prédictions des robots.

Un nouveau design de guide d'onde hybride améliore le contrôle de la lumière dans les circuits photoniques.

Un nouveau système améliore la calibration des capteurs en utilisant l'apprentissage profond pendant la conduite.

Une nouvelle méthode améliore la précision dans l'analyse des données de santé.

SparseFusion combine efficacement les données de caméra et de LiDAR pour améliorer la détection d'objets.

Explorer des structures de papillon chirales pour un contrôle innovant de la polarisation des ondes.

De nouveaux capteurs routiers améliorent la détection d'objets pour les véhicules automatisés.

Une nouvelle approche améliore l'efficacité d'extraction des plans pour les applications LiDAR en robotique.

Une approche unifiée pour améliorer l'apprentissage de la représentation tactile pour les robots.

TransCAR combine des données radar et caméra pour une détection d'objets améliorée dans les véhicules.

De nouvelles méthodes améliorent la navigation et la cartographie des robots dans des environnements complexes.

Une étude sur les films de titanate de plomb et leurs structures de domaine.

Un cadre améliore la fiabilité des voitures autonomes dans des environnements inconnus en utilisant des données de caméra.

Examiner le rôle du squeeze quantique dans les matériaux antiferromagnétiques.

Présentation d'un capteur qui mesure plusieurs paramètres lumineux de manière efficace.

Des chercheurs évaluent le potentiel et les limites des capteurs quantiques non-hermites dans la mesure de précision.

Améliorer la précision de la cartographie intérieure en utilisant des méthodes de fusion de capteurs pour la robotique.

Une nouvelle méthode améliore les cartes de profondeur en utilisant deux types de caméras pour la robotique.

Comprendre comment le placement des capteurs influence la collecte de données et la performance des robots.

Une nouvelle méthode améliore l'estimation de la position des objets en utilisant des données tactiles.

Les réseaux de neurones améliorent la détection des pannes de capteurs dans les systèmes modernes.

InstaLoc utilise des scans lidar pour une localisation précise des robots à l'intérieur.

Une nouvelle structure de données améliore le filtrage dans les capteurs de vision dynamique pour de meilleures performances.

Un nouveau cadre améliore la sécurité en détectant des anomalies dans les données des capteurs d'avion.

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

Un aperçu des méthodes pour estimer le gain de conversion dans les capteurs d'image modernes.

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

La vue d'ensemble améliore la reconnaissance visuelle des lieux pour une meilleure précision dans la conduite autonome.

De nouveaux capteurs améliorent la sensibilité de détection grâce à une connectivité unique.

Cette étude examine comment analyser les données machines interconnectées pour obtenir de meilleures informations.

Utiliser l'apprentissage machine pour améliorer les études et le contrôle des flux d'air avec des données limitées.

Explorer les effets multipath sur la précision et la performance des radars automobiles.