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Novo framework melhora percepção e planejamento de movimento em veículos autônomos.

Um novo método ajuda os robôs a entenderem melhor superfícies em ambientes naturais.

Um novo método melhora como os sensores processam dados para uma detecção de objetos melhor.

A diversidade de árvores é essencial para ecossistemas florestais estáveis e produtivos.

Usando sinais de rádio pra mapeamento preciso na robótica.

Um novo método melhora o rastreamento de robôs combinando mapas com dados de sensores.

Um novo método melhora a qualidade dos dados LiDAR em condições climáticas ruins.

Novos métodos ajudam a medir a competição entre árvores para um melhor manejo florestal.

Um método novo usa visão computacional em imagens de street view pra estimar risco de inundação.

Um novo método localiza veículos usando lidar e imagens de satélite sem depender de GPS.

A StreetSurf cria modelos 3D detalhados a partir de imagens comuns de vistas de rua.

Uma nova abordagem para fusão de sensores melhora a segurança na condução autônoma.

Novos métodos melhoram a performance de corrida de carros autônomos usando deep learning.

Um conjunto de dados pra testar algoritmos SLAM em condições internas desafiadoras.

Um novo framework melhora a segmentação de nuvens de pontos usando modelos de visão.

Um conjunto de dados completo pra melhorar a compreensão do trânsito em cruzamentos urbanos.

A FrameFusion melhora a precisão da detecção de objetos 3D em veículos autônomos.

Um novo método melhora a estimativa de pose humana 3D usando dados de LiDAR.

Apresentando o PANet, uma nova abordagem para melhorar a segmentação LiDAR.

Um novo sistema melhora a avaliação de terreno de veículos off-road usando dados de LiDAR e câmera.

MaskBEV usa máscaras pra melhorar a detecção de objetos em ambientes 3D.

Um novo método melhora a análise de nuvens de pontos para a tecnologia LiDAR.

Novo sistema de navegação melhora a eficiência dos robôs agrícolas nas vinhas.

DeepIPCv2 melhora a navegação usando LiDAR, especialmente em condições de pouca luz.

Ada3D melhora a eficiência da detecção de objetos 3D para veículos autônomos.

O framework MonoLiG melhora a detecção 3D usando câmeras monoculares e dados de LiDAR.

Este artigo fala sobre um novo modelo pra melhorar a percepção de profundidade em robôs usando vários sensores.

Um novo sistema de controle melhora a segurança para barcos autônomos em canais estreitos.

O GP-Frontier permite que robôs naveguem sem mapas, usando sensores em tempo real.

Este estudo analisa como as configurações de LiDAR afetam veículos autônomos em ambientes off-road.

O PG-RCNN melhora a precisão da detecção de objetos 3D usando tecnologia LiDAR.

Esse artigo explora como drones usam aprendizado por reforço pra navegar com segurança em florestas.

FusionAD melhora o desempenho de carros autônomos usando dados de sensores combinados.

Novos métodos melhoram o reconhecimento de objetos em ambientes variados para carros autônomos.

Um novo método aumenta a segurança do movimento de empilhadeiras em ambientes movimentados.

Combinar dados de LiDAR e câmera melhora a precisão na segmentação panorâmica 3D.

Métodos inovadores para estudar combustíveis do sub-bosque para uma melhor gestão de incêndios.

Um novo sistema modular melhora a precisão da estimativa de estado do veículo.

Novas técnicas melhoram a percepção dos carros autônomos sem precisar de muitos dados rotulados.

Este artigo explora como a fusão de sensores melhora a segurança e a eficiência de veículos autônomos.