Zobrazeno 1 - 9
of 9
pro vyhledávání: '"Ojeda, Fernando Cladera"'
Autor:
Li, Alice K., Mao, Yue, Manjanna, Sandeep, Liu, Sixuan, Dhanoa, Jasleen, Mehta, Bharg, Edwards, Victoria M., Ojeda, Fernando Cladera, Men, Maël Le, Sigg, Eric, Ulloa, Hugo N., Jerolmack, Douglas J., Hsieh, M. Ani
Climate change has increased the frequency and severity of extreme weather events such as hurricanes and winter storms. The complex interplay of floods with tides, runoff, and sediment creates additional hazards -- including erosion and the undermini
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2312.14248
TreeScope: An Agricultural Robotics Dataset for LiDAR-Based Mapping of Trees in Forests and Orchards
Autor:
Cheng, Derek, Ojeda, Fernando Cladera, Prabhu, Ankit, Liu, Xu, Zhu, Alan, Green, Patrick Corey, Ehsani, Reza, Chaudhari, Pratik, Kumar, Vijay
Data collection for forestry, timber, and agriculture currently relies on manual techniques which are labor-intensive and time-consuming. We seek to demonstrate that robotics offers improvements over these techniques and accelerate agricultural resea
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2310.02162
Autor:
Wang, Ziyun, Ojeda, Fernando Cladera, Bisulco, Anthony, Lee, Daewon, Taylor, Camillo J., Daniilidis, Kostas, Hsieh, M. Ani, Lee, Daniel D., Isler, Volkan
Event-based sensors have recently drawn increasing interest in robotic perception due to their lower latency, higher dynamic range, and lower bandwidth requirements compared to standard CMOS-based imagers. These properties make them ideal tools for r
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2304.07200
Autor:
Liu, Xu, Nardari, Guilherme V., Ojeda, Fernando Cladera, Tao, Yuezhan, Zhou, Alex, Donnelly, Thomas, Qu, Chao, Chen, Steven W., Romero, Roseli A. F., Taylor, Camillo J., Kumar, Vijay
Publikováno v:
IEEE Robotics and Automation Letters ( Volume: 7, Issue: 2, April 2022)
Semantic maps represent the environment using a set of semantically meaningful objects. This representation is storage-efficient, less ambiguous, and more informative, thus facilitating large-scale autonomy and the acquisition of actionable informati
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2109.06479
Publikováno v:
International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 2021
This paper presents a Dynamic Vision Sensor (DVS) based system for reasoning about high speed motion. As a representative scenario, we consider the case of a robot at rest reacting to a small, fast approaching object at speeds higher than 15m/s. Sinc
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2011.09427
This paper presents a novel end-to-end system for pedestrian detection using Dynamic Vision Sensors (DVSs). We target applications where multiple sensors transmit data to a local processing unit, which executes a detection algorithm. Our system is co
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2004.01689
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.