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pro vyhledávání: '"CARLA (Car Learning to Act)"'
Publikováno v:
In Procedia Computer Science 2022 198:742-749
Publikováno v:
Procedia Computer Science. 198:742-749
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::926fc141acf9da6d2271df0f4c34e454
https://doi.org/10.1016/j.procs.2021.12.316
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Conference
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Akademický článek
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Publikováno v:
Sensors (14248220). Jan2023, Vol. 23 Issue 2, p895. 17p.
Autor:
Barbero Ruiz, Carmen
Publikováno v:
e_Buah Biblioteca Digital Universidad de Alcalá
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Universidad de Alcalá (UAH)
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Universidad de Alcalá (UAH)
Este trabajo presenta el diseño de un sistema de evasión de obstáculos, aplicable en situaciones de emergencia. La solución propone un MPC multivariable para controlar la posición, orientación y velocidad del vehículo autónomo. El controlador
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::3f4154da8ec30e8c3fcb0ca765f2581e
http://hdl.handle.net/10017/46675
http://hdl.handle.net/10017/46675
Autor:
Ribalda Fernández, Rocío
Publikováno v:
e_Buah Biblioteca Digital Universidad de Alcalá
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Universidad de Alcalá (UAH)
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Universidad de Alcalá (UAH)
El objetivo de este Trabajo Fin de Máster es realizar un estudio de las diferentes técnicas de localización y mapeado simultaneo (Simultaneous Localization and Mapping-SLAM) que existen actualmente, para poder implementarlas en el coche autónomo
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::d95ebd5b26a572004c04c8b1781aa4f3
http://hdl.handle.net/10017/45087
http://hdl.handle.net/10017/45087
Autor:
Ivanovs, Maksims1 (AUTHOR) kaspars.ozols@edi.lv, Ozols, Kaspars1 (AUTHOR) roberts.kadikis@edi.lv, Dobrajs, Artis2 (AUTHOR) artis.dobrajs@mondot.lv, Kadikis, Roberts1 (AUTHOR)
Publikováno v:
Sensors (14248220). Mar2022, Vol. 22 Issue 6, p2252. 13p.
Autor:
Ma, Zhongli, An, Ruojin, Liu, Jiajia, Cui, Yuyong, Qi, Jun, Teng, Yunlong, Sun, Zhijun, Li, Juguang, Zhang, Guoliang
Publikováno v:
Electronics (2079-9292); Feb2024, Vol. 13 Issue 3, p628, 17p
Autor:
Gómez Huélamo, Carlos
Publikováno v:
e_Buah Biblioteca Digital Universidad de Alcalá
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El presente trabajo propone una arquitectura software precisa y en tiempo real para el seguimiento de múltiples objetos basada en aprendizaje profundo (Deep Learning) en el contexto de la navegación autónoma. Se ha llevado a cabo una fusión senso
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::1805144928a9339907a5f9bc86f9cfa9
http://hdl.handle.net/10017/39970
http://hdl.handle.net/10017/39970