🚀 Excited to share our paper: “Autonomous Localization and Navigation for Quadruped Robots in Outdoor Pedestrian Environments, presented at the IWINAC 2016 conference!
This research contributes toward more robust and scalable autonomous navigation for legged robots in real-world pedestrian environments.
📄 Read the paper here: https://t.co/Xvey9dFrsU
Una propuesta que combina inteligencia artificial, visión por computador y análisis geoespacial para facilitar el estudio automático de espacios urbanos y avanzar hacia herramientas más útiles para smart cities, accesibilidad y gestión urbana.
🎉 Article accepted!
Our paper “Simulating Students with Large Language Models” reviews how LLMs can simulate students, learner profiles and classroom dynamics to support educational research, instructional design and teacher training.
#AIinEducation#LLMs#GenerativeAI#EdTech
Explorando el fondo marino con Deep Learning 🌊🤖
En este vídeo presentamos el Trabajo Fin de Grado de Andrea Patricia Alemañ Jornet, titulado “Uso del Deep Learning para la detección de objetos y mapeado del fondo marino”.
https://t.co/9hxgAZjwiv
El proyecto aplica modelos como YOLOv8 para la detección de Isidella elongata y Depth Anything 3 para la generación de mapas y nubes de puntos del lecho marino, contribuyendo al estudio y monitorización de ecosistemas marinos vulnerables.
El objetivo es avanzar hacia drones más autónomos, seguros y capaces de actuar en escenarios reales, especialmente en situaciones de emergencia o en zonas urbanas, naturales y cambiantes.
Un paso más hacia la robótica aérea inteligente y la navegación autónoma segura.