センサー技術 に関する最新の記事

この記事では、2つのセンサータイプが自動運転車の障害物検知をどう改善するかを探る。

ロボットの経路追跡のためのガウス過程とスプラインについての見解。

ロボットが視覚データと触覚データを組み合わせて周囲をよりよく評価する方法。

AIの進展は、ロボットの物体検出における不確実性を評価することに焦点を当ててる。

分散コンピューティングにおける安定化合意の問題の概要。

新しい手法が限られたデータでのバーチャルセンシングの予測を向上させる。

新しい方法が、ノイズや障害の中で分散システムの合意を強化する。

新しいアプローチで、さまざまなセンサーデータを使って無線通信のビーム予測が向上するよ。

研究者たちは、安定した条件下でのガスの動きを測定する方法を改善している。

この記事では、TUMTraf-V2Xデータセットとそれが自動運転車の安全性に与える影響について探ります。

DUFOMapは、動的な環境向けに効率的なリアルタイムマッピングを提供するよ。

センサーが原子レベルの小さな電場を検出して、材料研究が進んでる。

K-Linkは、センサーの相互作用理解を向上させることでMTSデータ分析を強化します。

新しい小型タクタイルセンサーが医療分野でのロボットの触覚を向上させる。

新しい方法が、ポイントクラウドを使って動きと把持計画を組み合わせることでロボットの把持を改善するんだ。

研究者たちは、信号検出の感度を高めるためにノイズを利用している。

D-DUIOは、動的システム全体でデータ駆動型アプローチを使って状態推定を改善する。

この研究は、バイスタティックセンシングの timing 問題に取り組んで、パフォーマンスを向上させることを目指している。

SynPFアルゴリズムは、厳しいレース条件での信頼できる車両の位置特定に期待が持てるよ。

ロボットのポーズ推定で不確実性を測る方法を学んで、パフォーマンスを向上させよう。

新しい方法で、近距離でのMIMOレーダーと光センサーのキャリブレーション精度が向上したよ。

ターゲット追跡精度を向上させるセンサーの役割を探る。

新しい方法がLiDARシステムを強化して、自動運転車の安全性を向上させる。

ReLaToは、大きな変換の下で3Dデータを整列させるための改良された方法を提供します。

GelSightセンサーを使うと、ロボットの物体配置精度が大幅に向上するよ。

新しいアプローチでカメラとレーダーシステムが改善されて、物体検出が向上したよ。

センサーの協力で正確なイベント検出のための信号伝送を改善する。

研究は、アクティブな知覚手法を使って意思決定を改善することでロボットの探索を強化する。

5G信号とセンサーを組み合わせることで、屋内ドローンの位置精度が向上するよ。

新しい方法で、自動運転車の物体検出がセンサーのデータを組み合わせることで向上するんだ。

グラフェンとhBNの研究は、超高感度センサーの可能性を提供するよ。

新しいアプローチが神経形態コンピューティングを使ってロボットの障害物回避を強化してる。

この記事では、早期の神経活性パターンを使ってADSのエラー検出を強化する方法について話してるよ。

新しいシステムで屋内ロボットのナビゲーションとマッピング能力がアップするよ。

既存のセンサーデータを使ってIoTのセキュリティを向上させる方法を見てみよう。

新しい方法で複数のセンサーを使ってコミュニケーションの効率がアップするよ。

ファジーSITはロボットのシーン分類を強化して、ノイズの多いデータにも対応するよ。

センサーデータの変化を素早く検出しつつ、通信コストを抑える方法。

自動運転のイノベーションのための柔軟な研究プラットフォームを紹介します。

この研究は、より良い動きの推定のためにRGB-DカメラとIMUを組み合わせている。