センサー技術 に関する最新の記事

レーダーデータの蓄積は、自動運転車の物体検出を強化できるよ。

新しい方法で、ロボットが複雑なシーンを視覚データと動きデータを使って理解するのが向上したよ。

新しいグリッパーデザインがロボットの小さな物の扱いを向上させる。

NTU4DRadLMデータセットは、厳しい環境での重要なセンサーを統合することでSLAM研究を向上させるよ。

量子センサーにおけるツインフォック状態の探求で、測定の精度向上を目指す。

新しい勾配ベースの手法がロボットの状態推定の精度とスピードを向上させる。

この研究は、屋内での効率的なロボットナビゲーションのための磁場ベースの方法を提案している。

ロボットが誤解を招くデータを除外してマッピングの精度を向上させる方法を学ぼう。

自己運転車の位置特定に対する壊れたセンサーデータの影響を分析中。

研究によると、特異な特性を持つほぼすべての入射光を吸収できる材料が明らかになった。

新しい手法がLiDARとニューラルネットワークを使ってSLAMの性能を向上させる。

複雑なセンサーデータを時間をかけて分析する新しいアプローチを紹介するよ。

新しい方法で住人の活動を監視するセンサーの配置が改善された。

STAR-locデータセットは、研究者がさまざまなセンサーを使って正確な物体の位置を特定するのを手助けする。

新しいアプローチが、人工光を使わずに熱測定で距離を推定するんだ。

自動運転車の道路安全を向上させるために歩行者検出の問題を調査中。

ランドマーク検出を改善するために、ロボットナビゲーションを向上させるソナー技術を探求中。

新しい方法がロボットの障害物認識や環境ナビゲーションを向上させる。

新しい方法がロボットセンサーのゲル変形測定の精度を向上させる。

GelSplitterは、革新的なマルチモーダルセンサーによってロボットのタッチ感度を向上させる。

研究者たちは革新的な光技術を使ってマイクロキャビティセンサーの感度と解像度を向上させたよ。

デバイスの協力を使った正確なデータ推定の方法。

新しいフレームワークが、異なるセンサー間での3Dデータの整合性を向上させる。

この研究は、センサーデータ分析を使って予知保全を改善する方法をレビューしてるよ。

この記事では、自動運転技術におけるBEV（バードアイビュー）認識の役割について話してるよ。

新しい方法がLiDARデータを使って、より良い3Dオブジェクト検出を実現してる。

改善された測定技術がロボットの認識力とパフォーマンスをどう向上させるかを発見しよう。

この記事では、パーソナライズを通じてテンソルデータ分析を改善する方法を紹介するよ。

ウェアラブルセンサーは腕の動きを追跡するのを改善して、リハビリの成果をより良くするよ。

STARNetはロボットセンサーの信頼性を向上させて、より安全な自律性を実現するよ。

自動運転車における表面反射率がセンサー性能に与える影響を調べる。

新しい手法は、複数のセンサーを使って厳しい環境での車両の位置特定を向上させる。

多様な環境でロボットのナビゲーションを改善するために作られたデータセット。

LiDARとカメラデータを組み合わせると、人混みの中でのロボットナビゲーションが改善されるよ。

カメラ露出技術を評価する新しい方法が、視覚オドメトリのパフォーマンスを向上させる。

新しいデータセットが、場所認識のためのLiDARシステムについての洞察を提供するよ。

新しいシステムが、視覚慣性センサーのキャリブレーションを簡単にして、専門家じゃない人にも手助けしてくれるよ。

予測保守と状態監視のための機械学習アプローチに関する研究。

新しいフレームワークが、実世界の環境での物体検出精度を向上させる。

新しいシステムがロボットや自動運転車の動的な環境での物体追跡を強化する。