L'accumulation de données radar peut améliorer la détection d'objets dans les véhicules autonomes.
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La science de pointe expliquée simplement
L'accumulation de données radar peut améliorer la détection d'objets dans les véhicules autonomes.
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Une nouvelle méthode améliore la compréhension des robots sur des scènes complexes en utilisant des données visuelles et de mouvement.
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Un nouveau design de pince améliore la manipulation des petits objets pour les robots.
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Le dataset NTU4DRadLM booste la recherche SLAM en intégrant des capteurs clés pour des environnements difficiles.
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Exploration des états jumeaux de Fock dans les capteurs quantiques pour des mesures améliorées.
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Une nouvelle méthode basée sur le gradient améliore la précision et la rapidité de l'estimation de l'état des robots.
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Cette étude présente une méthode de navigation de robot à l'intérieur basée sur un champ magnétique.
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Découvrez comment les robots améliorent la précision des cartes en filtrant les données trompeuses.
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Analyser les effets des données de capteurs corrompues sur la localisation des voitures autonomes.
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Des recherches montrent des matériaux capables d'absorber presque toute la lumière entrante avec des propriétés uniques.
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Une nouvelle méthode améliore les performances du SLAM en utilisant LiDAR et des réseaux de neurones.
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Présentation d'une nouvelle méthode pour analyser des données de capteurs complexes dans le temps.
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Une nouvelle méthode améliore le placement des capteurs pour surveiller les activités des résidents.
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Le dataset STAR-loc aide les chercheurs à détecter précisément la position des objets avec différents capteurs.
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Une nouvelle approche estime les distances grâce à des mesures thermiques, sans lumière artificielle.
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Examiner les problèmes pour détecter les piétons afin d'améliorer la sécurité routière pour les véhicules autonomes.
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Explorer la technologie sonar pour améliorer la détection des repères pour une meilleure navigation des robots.
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Une nouvelle méthode améliore la façon dont les robots identifient les obstacles et naviguent dans leur environnement.
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Une nouvelle méthode améliore la précision dans la mesure de la déformation des gels pour les capteurs robotiques.
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Le GelSplitter améliore la sensibilité au toucher des robots grâce à ses capteurs multimodaux innovants.
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Des chercheurs améliorent la sensibilité et la résolution des capteurs de microcavité grâce à des techniques lumineuses innovantes.
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Une méthode pour estimer les données de manière précise en utilisant la collaboration entre appareils.
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Un nouveau cadre améliore la précision de l'alignement des données 3D à travers différents capteurs.
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Cette étude passe en revue des méthodes pour améliorer la maintenance prédictive grâce à l'analyse des données des capteurs.
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Cet article parle du rôle de la perception des VE dans la technologie de conduite autonome.
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Une nouvelle méthode utilise des données LiDAR pour améliorer la détection d'objets en 3D.
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Découvrez comment des techniques de mesure améliorées boostent la perception et la performance des robots.
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Cet article présente une méthode pour améliorer l'analyse de données tensorielle grâce à la personnalisation.
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Les capteurs portables améliorent le suivi des mouvements des bras pour de meilleurs résultats en réhabilitation.
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STARNet améliore la fiabilité des capteurs de robots pour une autonomie plus sûre.
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Examiner comment la réflectivité de surface influence la performance des capteurs dans les véhicules autonomes.
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Une nouvelle méthode améliore le positionnement des véhicules dans des environnements difficiles en utilisant plusieurs capteurs.
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Un ensemble de données créé pour améliorer la navigation des robots dans des environnements variés.
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Combiner les données LiDAR et de caméra améliore la navigation des robots dans des espaces chargés.
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De nouvelles méthodes pour évaluer les techniques d'exposition des caméras améliorent la performance de l'odométrie visuelle.
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Nouveau jeu de données offre des infos sur les systèmes LiDAR pour la reconnaissance de lieux.
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Un nouveau système simplifie l'étalonnage des capteurs visuels-inertiels, aidant les néophytes.
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Une étude sur les approches de l'apprentissage machine pour la maintenance prédictive et le suivi des conditions.
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Un nouveau cadre améliore la précision de la détection d'objets dans des environnements réels.
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Un nouveau système améliore le suivi des objets dans des environnements dynamiques pour les robots et les voitures autonomes.
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