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L'accumulation de données radar peut améliorer la détection d'objets dans les véhicules autonomes.

Une nouvelle méthode améliore la compréhension des robots sur des scènes complexes en utilisant des données visuelles et de mouvement.

Un nouveau design de pince améliore la manipulation des petits objets pour les robots.

Le dataset NTU4DRadLM booste la recherche SLAM en intégrant des capteurs clés pour des environnements difficiles.

Exploration des états jumeaux de Fock dans les capteurs quantiques pour des mesures améliorées.

Une nouvelle méthode basée sur le gradient améliore la précision et la rapidité de l'estimation de l'état des robots.

Cette étude présente une méthode de navigation de robot à l'intérieur basée sur un champ magnétique.

Découvrez comment les robots améliorent la précision des cartes en filtrant les données trompeuses.

Analyser les effets des données de capteurs corrompues sur la localisation des voitures autonomes.

Des recherches montrent des matériaux capables d'absorber presque toute la lumière entrante avec des propriétés uniques.

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

Présentation d'une nouvelle méthode pour analyser des données de capteurs complexes dans le temps.

Une nouvelle méthode améliore le placement des capteurs pour surveiller les activités des résidents.

Le dataset STAR-loc aide les chercheurs à détecter précisément la position des objets avec différents capteurs.

Une nouvelle approche estime les distances grâce à des mesures thermiques, sans lumière artificielle.

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

Explorer la technologie sonar pour améliorer la détection des repères pour une meilleure navigation des robots.

Une nouvelle méthode améliore la façon dont les robots identifient les obstacles et naviguent dans leur environnement.

Une nouvelle méthode améliore la précision dans la mesure de la déformation des gels pour les capteurs robotiques.

Le GelSplitter améliore la sensibilité au toucher des robots grâce à ses capteurs multimodaux innovants.

Des chercheurs améliorent la sensibilité et la résolution des capteurs de microcavité grâce à des techniques lumineuses innovantes.

Une méthode pour estimer les données de manière précise en utilisant la collaboration entre appareils.

Un nouveau cadre améliore la précision de l'alignement des données 3D à travers différents capteurs.

Cette étude passe en revue des méthodes pour améliorer la maintenance prédictive grâce à l'analyse des données des capteurs.

Cet article parle du rôle de la perception des VE dans la technologie de conduite autonome.

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

Découvrez comment des techniques de mesure améliorées boostent la perception et la performance des robots.

Cet article présente une méthode pour améliorer l'analyse de données tensorielle grâce à la personnalisation.

Les capteurs portables améliorent le suivi des mouvements des bras pour de meilleurs résultats en réhabilitation.

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.

Un ensemble de données créé pour améliorer la navigation des robots dans des environnements variés.

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

De nouvelles méthodes pour évaluer les techniques d'exposition des caméras améliorent la performance de l'odométrie visuelle.

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

Un nouveau système simplifie l'étalonnage des capteurs visuels-inertiels, aidant les néophytes.

Une étude sur les approches de l'apprentissage machine pour la maintenance prédictive et le suivi des conditions.

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

Un nouveau système améliore le suivi des objets dans des environnements dynamiques pour les robots et les voitures autonomes.