跳到正文
arXiv · cs.RO· Placido Mursia; Marco Rossanese; Francesco Devoti; Adrian Lendinez Ibanez; Lanfranco Zanzi; Xi Li; Xavier Costa-Perez·· 3 天前AI 评分58

论文 / 摘要阅读

利用分布式感知与超维计算实现非视距被动目标感知

Leveraging Distributed Sensing and Hyperdimensional Computing for Non-Line-of-Sight Passive Object Sensing

AI 导读 · 根据来源整理

论文提出一种仅依赖通信基础设施分布式信道测量的框架,用于感知机器人视野外的被动实体并进行风险感知分类。测量数据经超维计算嵌入高维表示,无需显式信道重建即可学习。基于商用光线追踪的数值仿真和ROS验证显示,在严重遮挡下准确率最高达89%,并改善了路径规划与安全性。

本站目前提供摘要

以上是对来源材料的中文整理,不是完整论文或全文。研究方法、数据与完整论述请到来源页面核对。

前往 arXiv · cs.RO 阅读原文 ↗

来源:arXiv · cs.RO · arxiv.org