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Trabalho de evento
UAV simulation environment for fault detection in wind farm electrical distribution systems (2025)
Soares, Vitor Magalhães Dourado; Almeida, Lucas Maroun de; Persiani Filho, Carlos André; Inoue, Roberto Santos; Grassi Júnior, Valdir ; Terra, Marco Henrique ; Oleskovicz, Mario
Fonte: Proceedings. Nome do evento: International Conference on Unmanned Aircraft Systems - ICUAS. Unidade: EESC
Assuntos: AERONAVES NÃO TRIPULADAS, FALHA, ENERGIA EÓLICA, MANUTENÇÃO PREDITIVA, ENGENHARIA ELÉTRICA
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ABNT
SOARES, Vitor Magalhães Dourado et al. UAV simulation environment for fault detection in wind farm electrical distribution systems. 2025, Anais.. Piscataway, NJ, USA: Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, 2025. Disponível em: https://dx.doi.org/10.1109/ICUAS65942.2025.11007789. Acesso em: 08 out. 2025.
APA
Soares, V. M. D., Almeida, L. M. de, Persiani Filho, C. A., Inoue, R. S., Grassi Júnior, V., Terra, M. H., & Oleskovicz, M. (2025). UAV simulation environment for fault detection in wind farm electrical distribution systems. In Proceedings. Piscataway, NJ, USA: Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo. doi:10.1109/ICUAS65942.2025.11007789
NLM
Soares VMD, Almeida LM de, Persiani Filho CA, Inoue RS, Grassi Júnior V, Terra MH, Oleskovicz M. UAV simulation environment for fault detection in wind farm electrical distribution systems [Internet]. Proceedings. 2025 ;[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://dx.doi.org/10.1109/ICUAS65942.2025.11007789
Vancouver
Soares VMD, Almeida LM de, Persiani Filho CA, Inoue RS, Grassi Júnior V, Terra MH, Oleskovicz M. UAV simulation environment for fault detection in wind farm electrical distribution systems [Internet]. Proceedings. 2025 ;[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://dx.doi.org/10.1109/ICUAS65942.2025.11007789
Artigo de periodico
Maximum entropy inverse reinforcement learning using Monte Carlo tree search for autonomous driving (2024)
Silva, Júnior Anderson Rodrigues da ; Grassi Júnior, Valdir ; Wolf, Denis Fernando
Fonte: IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems. Unidades: EESC, ICMC
Assuntos: VEÍCULOS AUTÔNOMOS, TOMADA DE DECISÃO, VEÍCULOS AUTÔNOMOS, TOMADA DE DECISÃO, MÉTODOS MCMC
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ABNT
SILVA, Júnior Anderson Rodrigues da e GRASSI JÚNIOR, Valdir e WOLF, Denis Fernando. Maximum entropy inverse reinforcement learning using Monte Carlo tree search for autonomous driving. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, v. 25, n. 9, p. 11552-11562, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/TITS.2024.3363497. Acesso em: 08 out. 2025.
APA
Silva, J. A. R. da, Grassi Júnior, V., & Wolf, D. F. (2024). Maximum entropy inverse reinforcement learning using Monte Carlo tree search for autonomous driving. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 25( 9), 11552-11562. doi:10.1109/TITS.2024.3363497
NLM
Silva JAR da, Grassi Júnior V, Wolf DF. Maximum entropy inverse reinforcement learning using Monte Carlo tree search for autonomous driving [Internet]. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems. 2024 ; 25( 9): 11552-11562.[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TITS.2024.3363497
Vancouver
Silva JAR da, Grassi Júnior V, Wolf DF. Maximum entropy inverse reinforcement learning using Monte Carlo tree search for autonomous driving [Internet]. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems. 2024 ; 25( 9): 11552-11562.[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TITS.2024.3363497
Artigo de periodico
Autonomous driving of trucks in off-road environment (2023)
Caldas, Kenny Anderson Queiroz; Barbosa, Filipe Marques; Silva, Junior A. R.; Santos, Tiago C.; Gomes, Iago P.; Rosero, Luis A.; Wolf, Denis Fernando ; Grassi Júnior, Valdir
Fonte: Journal of Control, Automation and Electrical Systems. Unidades: EESC, ICMC
Assuntos: TRAJETÓRIA, VEÍCULOS AUTÔNOMOS, CAMINHÕES, ENGENHARIA ELÉTRICA
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ABNT
CALDAS, Kenny Anderson Queiroz et al. Autonomous driving of trucks in off-road environment. Journal of Control, Automation and Electrical Systems, v. 34, p. 1179-1193, 2023Tradução . . Disponível em: http://dx.doi.org/10.1007/s40313-023-01041-1. Acesso em: 08 out. 2025.
APA
Caldas, K. A. Q., Barbosa, F. M., Silva, J. A. R., Santos, T. C., Gomes, I. P., Rosero, L. A., et al. (2023). Autonomous driving of trucks in off-road environment. Journal of Control, Automation and Electrical Systems, 34, 1179-1193. doi:10.1007/s40313-023-01041-1
NLM
Caldas KAQ, Barbosa FM, Silva JAR, Santos TC, Gomes IP, Rosero LA, Wolf DF, Grassi Júnior V. Autonomous driving of trucks in off-road environment [Internet]. Journal of Control, Automation and Electrical Systems. 2023 ; 34 1179-1193.[citado 2025 out. 08 ] Available from: http://dx.doi.org/10.1007/s40313-023-01041-1
Vancouver
Caldas KAQ, Barbosa FM, Silva JAR, Santos TC, Gomes IP, Rosero LA, Wolf DF, Grassi Júnior V. Autonomous driving of trucks in off-road environment [Internet]. Journal of Control, Automation and Electrical Systems. 2023 ; 34 1179-1193.[citado 2025 out. 08 ] Available from: http://dx.doi.org/10.1007/s40313-023-01041-1
Trabalho de evento
Learning to estimate multivariate uncertainty in deep pedestrian trajectory prediction (2023)
Castro, Augusto Ribeiro; Grassi Júnior, Valdir
Fonte: Proceedings. Nome do evento: Latin American Robotics Symposium - LARS. Unidade: EESC
Assuntos: VEÍCULOS AUTÔNOMOS, TRAJETÓRIA, ENGENHARIA ELÉTRICA
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ABNT
CASTRO, Augusto Ribeiro e GRASSI JÚNIOR, Valdir. Learning to estimate multivariate uncertainty in deep pedestrian trajectory prediction. 2023, Anais.. Piscataway, NJ, USA: Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, 2023. Disponível em: https://dx.doi.org/10.1109/LARS/SBR/WRE59448.2023.10333011. Acesso em: 08 out. 2025.
APA
Castro, A. R., & Grassi Júnior, V. (2023). Learning to estimate multivariate uncertainty in deep pedestrian trajectory prediction. In Proceedings. Piscataway, NJ, USA: Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo. doi:10.1109/LARS/SBR/WRE59448.2023.10333011
NLM
Castro AR, Grassi Júnior V. Learning to estimate multivariate uncertainty in deep pedestrian trajectory prediction [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://dx.doi.org/10.1109/LARS/SBR/WRE59448.2023.10333011
Vancouver
Castro AR, Grassi Júnior V. Learning to estimate multivariate uncertainty in deep pedestrian trajectory prediction [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://dx.doi.org/10.1109/LARS/SBR/WRE59448.2023.10333011
Trabalho de evento
Deep depth completion of low-cost sensor indoor RGB-D using Euclidean distance-based weighted loss and edge-aware refinement (2022)
Castro, Augusto Ribeiro ; Grassi Júnior, Valdir ; Ponti, Moacir Antonelli
Fonte: Proceedings. Nome do evento: International Joint Conference on Computer Vision, Imaging and Computer Graphics Theory and Applications - VISIGRAPP. Unidades: EESC, ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, VISÃO COMPUTACIONAL, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, REDES NEURAIS
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ABNT
CASTRO, Augusto Ribeiro e GRASSI JÚNIOR, Valdir e PONTI, Moacir Antonelli. Deep depth completion of low-cost sensor indoor RGB-D using Euclidean distance-based weighted loss and edge-aware refinement. 2022, Anais.. Lisboa: SciTePress, 2022. Disponível em: https://doi.org/10.5220/0010915300003124. Acesso em: 08 out. 2025.
APA
Castro, A. R., Grassi Júnior, V., & Ponti, M. A. (2022). Deep depth completion of low-cost sensor indoor RGB-D using Euclidean distance-based weighted loss and edge-aware refinement. In Proceedings. Lisboa: SciTePress. doi:10.5220/0010915300003124
NLM
Castro AR, Grassi Júnior V, Ponti MA. Deep depth completion of low-cost sensor indoor RGB-D using Euclidean distance-based weighted loss and edge-aware refinement [Internet]. Proceedings. 2022 ;[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://doi.org/10.5220/0010915300003124
Vancouver
Castro AR, Grassi Júnior V, Ponti MA. Deep depth completion of low-cost sensor indoor RGB-D using Euclidean distance-based weighted loss and edge-aware refinement [Internet]. Proceedings. 2022 ;[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://doi.org/10.5220/0010915300003124
Artigo de periodico
Real-time deep learning approach to visual servo control and grasp detection for autonomous robotic manipulation (2021)
Ribeiro, Eduardo Godinho; Mendes, Raul de Queiroz; Grassi Júnior, Valdir
Fonte: Robotics and Autonomous Systems. Unidade: EESC
Assuntos: ROBÓTICA, APRENDIZAGEM PROFUNDA, ENGENHARIA ELÉTRICA
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ABNT
RIBEIRO, Eduardo Godinho e MENDES, Raul de Queiroz e GRASSI JÚNIOR, Valdir. Real-time deep learning approach to visual servo control and grasp detection for autonomous robotic manipulation. Robotics and Autonomous Systems, v. 139, p. 1-24, 2021Tradução . . Disponível em: http://dx.doi.org/10.1016/j.robot.2021.103757. Acesso em: 08 out. 2025.
APA
Ribeiro, E. G., Mendes, R. de Q., & Grassi Júnior, V. (2021). Real-time deep learning approach to visual servo control and grasp detection for autonomous robotic manipulation. Robotics and Autonomous Systems, 139, 1-24. doi:10.1016/j.robot.2021.103757
NLM
Ribeiro EG, Mendes R de Q, Grassi Júnior V. Real-time deep learning approach to visual servo control and grasp detection for autonomous robotic manipulation [Internet]. Robotics and Autonomous Systems. 2021 ; 139 1-24.[citado 2025 out. 08 ] Available from: http://dx.doi.org/10.1016/j.robot.2021.103757
Vancouver
Ribeiro EG, Mendes R de Q, Grassi Júnior V. Real-time deep learning approach to visual servo control and grasp detection for autonomous robotic manipulation [Internet]. Robotics and Autonomous Systems. 2021 ; 139 1-24.[citado 2025 out. 08 ] Available from: http://dx.doi.org/10.1016/j.robot.2021.103757
Trabalho de evento
Pedestrian trajectory prediction with pose representation and latent space variables (2021)
Santos, Anderson Carlos dos; Grassi Júnior, Valdir
Fonte: Proceedings. Nome do evento: Latin American Robotics Symposium - LARS. Unidade: EESC
Assuntos: CIRCULAÇÃO DE PEDESTRES, TRAJETÓRIA, ENGENHARIA ELÉTRICA
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ABNT
SANTOS, Anderson Carlos dos e GRASSI JÚNIOR, Valdir. Pedestrian trajectory prediction with pose representation and latent space variables. 2021, Anais.. Piscataway, NJ, USA: Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, 2021. Disponível em: https://dx.doi.org/10.1109/LARS/SBR/WRE54079.2021.9605473. Acesso em: 08 out. 2025.
APA
Santos, A. C. dos, & Grassi Júnior, V. (2021). Pedestrian trajectory prediction with pose representation and latent space variables. In Proceedings. Piscataway, NJ, USA: Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo. doi:10.1109/LARS/SBR/WRE54079.2021.9605473
NLM
Santos AC dos, Grassi Júnior V. Pedestrian trajectory prediction with pose representation and latent space variables [Internet]. Proceedings. 2021 ;[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://dx.doi.org/10.1109/LARS/SBR/WRE54079.2021.9605473
Vancouver
Santos AC dos, Grassi Júnior V. Pedestrian trajectory prediction with pose representation and latent space variables [Internet]. Proceedings. 2021 ;[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://dx.doi.org/10.1109/LARS/SBR/WRE54079.2021.9605473
Trabalho de evento
Addressing lane keeping and intersections using deep conditional reinforcement learning (2021)
Silva, Vitor Augusto Santos; Grassi Júnior, Valdir
Fonte: Proceedings. Nome do evento: Latin American Robotics Symposium - LARS. Unidade: EESC
Assuntos: APRENDIZAGEM PROFUNDA, ENGENHARIA ELÉTRICA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SILVA, Vitor Augusto Santos e GRASSI JÚNIOR, Valdir. Addressing lane keeping and intersections using deep conditional reinforcement learning. 2021, Anais.. Piscataway, NJ, USA: Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, 2021. Disponível em: https://dx.doi.org/10.1109/LARS/SBR/WRE54079.2021.9605436. Acesso em: 08 out. 2025.
APA
Silva, V. A. S., & Grassi Júnior, V. (2021). Addressing lane keeping and intersections using deep conditional reinforcement learning. In Proceedings. Piscataway, NJ, USA: Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo. doi:10.1109/LARS/SBR/WRE54079.2021.9605436
NLM
Silva VAS, Grassi Júnior V. Addressing lane keeping and intersections using deep conditional reinforcement learning [Internet]. Proceedings. 2021 ;[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://dx.doi.org/10.1109/LARS/SBR/WRE54079.2021.9605436
Vancouver
Silva VAS, Grassi Júnior V. Addressing lane keeping and intersections using deep conditional reinforcement learning [Internet]. Proceedings. 2021 ;[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://dx.doi.org/10.1109/LARS/SBR/WRE54079.2021.9605436
Trabalho de evento
Decision making for autonomous vehicles at signalized intersection under uncertain traffic signal phase and timing information (2021)
Silva, Júnior Anderson Rodrigues da ; Grassi Júnior, Valdir ; Wolf, Denis Fernando
Fonte: Proceedings. Nome do evento: International Conference on Advanced Robotics - ICAR. Unidades: EESC, ICMC
Assuntos: VEÍCULOS AUTÔNOMOS, VISÃO COMPUTACIONAL, PROCESSOS DE MARKOV
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SILVA, Júnior Anderson Rodrigues da e GRASSI JÚNIOR, Valdir e WOLF, Denis Fernando. Decision making for autonomous vehicles at signalized intersection under uncertain traffic signal phase and timing information. 2021, Anais.. Los Alamitos: IEEE, 2021. Disponível em: https://doi.org/10.1109/ICAR53236.2021.9659406. Acesso em: 08 out. 2025.
APA
Silva, J. A. R. da, Grassi Júnior, V., & Wolf, D. F. (2021). Decision making for autonomous vehicles at signalized intersection under uncertain traffic signal phase and timing information. In Proceedings. Los Alamitos: IEEE. doi:10.1109/ICAR53236.2021.9659406
NLM
Silva JAR da, Grassi Júnior V, Wolf DF. Decision making for autonomous vehicles at signalized intersection under uncertain traffic signal phase and timing information [Internet]. Proceedings. 2021 ;[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ICAR53236.2021.9659406
Vancouver
Silva JAR da, Grassi Júnior V, Wolf DF. Decision making for autonomous vehicles at signalized intersection under uncertain traffic signal phase and timing information [Internet]. Proceedings. 2021 ;[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ICAR53236.2021.9659406
Trabalho de evento
Improving multi-goal and target-driven reinforcement learning with supervised auxiliary task (2021)
Horita, Luiz Ricardo Takeshi ; Nakamura, Angelica Tiemi Mizuno ; Wolf, Denis Fernando ; Grassi Júnior, Valdir
Fonte: Proceedings. Nome do evento: International Conference on Advanced Robotics - ICAR. Unidades: ICMC, EESC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, VISÃO COMPUTACIONAL, VEÍCULOS AUTÔNOMOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
HORITA, Luiz Ricardo Takeshi et al. Improving multi-goal and target-driven reinforcement learning with supervised auxiliary task. 2021, Anais.. Los Alamitos: IEEE, 2021. Disponível em: https://doi.org/10.1109/ICAR53236.2021.9659467. Acesso em: 08 out. 2025.
APA
Horita, L. R. T., Nakamura, A. T. M., Wolf, D. F., & Grassi Júnior, V. (2021). Improving multi-goal and target-driven reinforcement learning with supervised auxiliary task. In Proceedings. Los Alamitos: IEEE. doi:10.1109/ICAR53236.2021.9659467
NLM
Horita LRT, Nakamura ATM, Wolf DF, Grassi Júnior V. Improving multi-goal and target-driven reinforcement learning with supervised auxiliary task [Internet]. Proceedings. 2021 ;[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ICAR53236.2021.9659467
Vancouver
Horita LRT, Nakamura ATM, Wolf DF, Grassi Júnior V. Improving multi-goal and target-driven reinforcement learning with supervised auxiliary task [Internet]. Proceedings. 2021 ;[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ICAR53236.2021.9659467
Artigo de periodico
On deep learning techniques to boost monocular depth estimation for autonomous navigation (2021)
Mendes, Raul de Queiroz; Ribeiro, Eduardo Godinho; Rosa, Nícolas dos Santos ; Grassi Júnior, Valdir
Fonte: Robotics and Autonomous Systems. Unidade: EESC
Assuntos: APRENDIZAGEM PROFUNDA, ENGENHARIA ELÉTRICA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MENDES, Raul de Queiroz et al. On deep learning techniques to boost monocular depth estimation for autonomous navigation. Robotics and Autonomous Systems, v. 136, p. 1-26, 2021Tradução . . Disponível em: http://dx.doi.org/10.1016/j.robot.2020.103701. Acesso em: 08 out. 2025.
APA
Mendes, R. de Q., Ribeiro, E. G., Rosa, N. dos S., & Grassi Júnior, V. (2021). On deep learning techniques to boost monocular depth estimation for autonomous navigation. Robotics and Autonomous Systems, 136, 1-26. doi:10.1016/j.robot.2020.103701
NLM
Mendes R de Q, Ribeiro EG, Rosa N dos S, Grassi Júnior V. On deep learning techniques to boost monocular depth estimation for autonomous navigation [Internet]. Robotics and Autonomous Systems. 2021 ; 136 1-26.[citado 2025 out. 08 ] Available from: http://dx.doi.org/10.1016/j.robot.2020.103701
Vancouver
Mendes R de Q, Ribeiro EG, Rosa N dos S, Grassi Júnior V. On deep learning techniques to boost monocular depth estimation for autonomous navigation [Internet]. Robotics and Autonomous Systems. 2021 ; 136 1-26.[citado 2025 out. 08 ] Available from: http://dx.doi.org/10.1016/j.robot.2020.103701
Artigo de periodico
Vision-based robust control framework based on deep reinforcement learning applied to autonomous ground vehicles (2020)
Morais, Gustavo A.P. de; Marcos, Lucas Barbosa ; Bueno, José Nuno Almeida Dias; Resende, Nilo Freitas de; Terra, Marco Henrique ; Grassi Júnior, Valdir
Fonte: Control Engineering Practice. Unidade: EESC
Assuntos: VEÍCULOS AUTÔNOMOS, CONTROLE (TEORIA DE SISTEMAS E CONTROLE), APRENDIZAGEM PROFUNDA, ALGORITMOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MORAIS, Gustavo A.P. de et al. Vision-based robust control framework based on deep reinforcement learning applied to autonomous ground vehicles. Control Engineering Practice, v. 104, 2020Tradução . . Disponível em: http://dx.doi.org/10.1016/j.conengprac.2020.104630. Acesso em: 08 out. 2025.
APA
Morais, G. A. P. de, Marcos, L. B., Bueno, J. N. A. D., Resende, N. F. de, Terra, M. H., & Grassi Júnior, V. (2020). Vision-based robust control framework based on deep reinforcement learning applied to autonomous ground vehicles. Control Engineering Practice, 104. doi:10.1016/j.conengprac.2020.104630
NLM
Morais GAP de, Marcos LB, Bueno JNAD, Resende NF de, Terra MH, Grassi Júnior V. Vision-based robust control framework based on deep reinforcement learning applied to autonomous ground vehicles [Internet]. Control Engineering Practice. 2020 ; 104[citado 2025 out. 08 ] Available from: http://dx.doi.org/10.1016/j.conengprac.2020.104630
Vancouver
Morais GAP de, Marcos LB, Bueno JNAD, Resende NF de, Terra MH, Grassi Júnior V. Vision-based robust control framework based on deep reinforcement learning applied to autonomous ground vehicles [Internet]. Control Engineering Practice. 2020 ; 104[citado 2025 out. 08 ] Available from: http://dx.doi.org/10.1016/j.conengprac.2020.104630
Trabalho de evento
Depth completion with morphological operations: an intermediate approach to enhance monocular depth estimation (2020)
Mendes, Raul de Queiroz; Ribeiro, Eduardo Godinho; Rosa, Nícolas dos Santos ; Grassi Júnior, Valdir
Fonte: Proceedings. Nome do evento: Latin American Robotics Symposium - LARS. Unidade: EESC
Assuntos: VEÍCULOS AUTÔNOMOS, REDES NEURAIS, ENGENHARIA ELÉTRICA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MENDES, Raul de Queiroz et al. Depth completion with morphological operations: an intermediate approach to enhance monocular depth estimation. 2020, Anais.. Piscataway, NJ, USA: Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, 2020. Disponível em: https://dx.doi.org/10.1109/LARS/SBR/WRE51543.2020.9307124. Acesso em: 08 out. 2025.
APA
Mendes, R. de Q., Ribeiro, E. G., Rosa, N. dos S., & Grassi Júnior, V. (2020). Depth completion with morphological operations: an intermediate approach to enhance monocular depth estimation. In Proceedings. Piscataway, NJ, USA: Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo. doi:10.1109/LARS/SBR/WRE51543.2020.9307124
NLM
Mendes R de Q, Ribeiro EG, Rosa N dos S, Grassi Júnior V. Depth completion with morphological operations: an intermediate approach to enhance monocular depth estimation [Internet]. Proceedings. 2020 ;[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://dx.doi.org/10.1109/LARS/SBR/WRE51543.2020.9307124
Vancouver
Mendes R de Q, Ribeiro EG, Rosa N dos S, Grassi Júnior V. Depth completion with morphological operations: an intermediate approach to enhance monocular depth estimation [Internet]. Proceedings. 2020 ;[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://dx.doi.org/10.1109/LARS/SBR/WRE51543.2020.9307124
Trabalho de evento
Sparse-to-continuous: enhancing monocular depth estimation using occupancy maps (2019)
Rosa, Nícolas dos Santos ; Guizilini, Vitor; Grassi Júnior, Valdir
Fonte: Proceedings. Nome do evento: International Conference on Advanced Robotics - ICAR. Unidade: EESC
Assuntos: REDES NEURAIS, ENGENHARIA ELÉTRICA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
ROSA, Nícolas dos Santos e GUIZILINI, Vitor e GRASSI JÚNIOR, Valdir. Sparse-to-continuous: enhancing monocular depth estimation using occupancy maps. 2019, Anais.. Los Alamitos, CA, USA: Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, 2019. Disponível em: https://dx.doi.org/10.1109/ICAR46387.2019.8981651. Acesso em: 08 out. 2025.
APA
Rosa, N. dos S., Guizilini, V., & Grassi Júnior, V. (2019). Sparse-to-continuous: enhancing monocular depth estimation using occupancy maps. In Proceedings. Los Alamitos, CA, USA: Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo. Recuperado de https://dx.doi.org/10.1109/ICAR46387.2019.8981651
NLM
Rosa N dos S, Guizilini V, Grassi Júnior V. Sparse-to-continuous: enhancing monocular depth estimation using occupancy maps [Internet]. Proceedings. 2019 ;[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://dx.doi.org/10.1109/ICAR46387.2019.8981651
Vancouver
Rosa N dos S, Guizilini V, Grassi Júnior V. Sparse-to-continuous: enhancing monocular depth estimation using occupancy maps [Internet]. Proceedings. 2019 ;[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://dx.doi.org/10.1109/ICAR46387.2019.8981651
Trabalho de evento
Fast convolutional neural network for real-time robotic grasp detection (2019)
Ribeiro, Eduardo Godinho; Grassi Júnior, Valdir
Fonte: Proceedings. Nome do evento: International Conference on Advanced Robotics - ICAR. Unidade: EESC
Assuntos: REDES NEURAIS, ROBÓTICA, ENGENHARIA ELÉTRICA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
RIBEIRO, Eduardo Godinho e GRASSI JÚNIOR, Valdir. Fast convolutional neural network for real-time robotic grasp detection. 2019, Anais.. Los Alamitos, CA, USA: Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, 2019. Disponível em: https://dx.doi.org/10.1109/ICAR46387.2019.8981651. Acesso em: 08 out. 2025.
APA
Ribeiro, E. G., & Grassi Júnior, V. (2019). Fast convolutional neural network for real-time robotic grasp detection. In Proceedings. Los Alamitos, CA, USA: Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo. doi:10.1109/ICAR46387.2019.8981651
NLM
Ribeiro EG, Grassi Júnior V. Fast convolutional neural network for real-time robotic grasp detection [Internet]. Proceedings. 2019 ;[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://dx.doi.org/10.1109/ICAR46387.2019.8981651
Vancouver
Ribeiro EG, Grassi Júnior V. Fast convolutional neural network for real-time robotic grasp detection [Internet]. Proceedings. 2019 ;[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://dx.doi.org/10.1109/ICAR46387.2019.8981651
Trabalho de evento
Eco-cruise NMPC control for autonomous vehicles (2019)
Caldas, Kenny Anderson Queiroz; Grassi Júnior, Valdir
Fonte: Proceedings. Nome do evento: International Conference on Advanced Robotics - ICAR. Unidade: EESC
Assuntos: VEÍCULOS AUTÔNOMOS, ENGENHARIA ELÉTRICA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
CALDAS, Kenny Anderson Queiroz e GRASSI JÚNIOR, Valdir. Eco-cruise NMPC control for autonomous vehicles. 2019, Anais.. Los Alamitos, CA, USA: Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, 2019. Disponível em: https://dx.doi.org/10.1109/ICAR46387.2019.8981639. Acesso em: 08 out. 2025.
APA
Caldas, K. A. Q., & Grassi Júnior, V. (2019). Eco-cruise NMPC control for autonomous vehicles. In Proceedings. Los Alamitos, CA, USA: Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo. doi:10.1109/ICAR46387.2019.8981639
NLM
Caldas KAQ, Grassi Júnior V. Eco-cruise NMPC control for autonomous vehicles [Internet]. Proceedings. 2019 ;[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://dx.doi.org/10.1109/ICAR46387.2019.8981639
Vancouver
Caldas KAQ, Grassi Júnior V. Eco-cruise NMPC control for autonomous vehicles [Internet]. Proceedings. 2019 ;[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://dx.doi.org/10.1109/ICAR46387.2019.8981639
Trabalho de evento
Autonomous robot for welding line following for gas storage spheres inspection (2010)
Okamoto Junior, Jun ; Grassi Júnior, Valdir ; Amaral, Paulo Faria Santos; Pinto, Benedito Geraldo Miglio; Pipa, Daniel ; Pires, Gustavo Pinto; Martins, Marcus Vinicius Maciel
Fonte: Proceedings. Nome do evento: Mechatronics Forum Biennial International Conference. Unidades: EESC, EP
Assuntos: ROBÓTICA, GASES, ENGENHARIA ELÉTRICA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
OKAMOTO JUNIOR, Jun et al. Autonomous robot for welding line following for gas storage spheres inspection. 2010, Anais.. Zurich, Switzerland: Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, 2010. Disponível em: https://repositorio.usp.br/directbitstream/f9effbf5-6d52-4734-a66f-1dc99ffb2927/OK___trabalho%2044%20%28The%2012th%20Mechatronics%20Forum%20Biennial%20International%20Conference%202010%29%20%281%29.pdf. Acesso em: 08 out. 2025.
APA
Okamoto Junior, J., Grassi Júnior, V., Amaral, P. F. S., Pinto, B. G. M., Pipa, D., Pires, G. P., & Martins, M. V. M. (2010). Autonomous robot for welding line following for gas storage spheres inspection. In Proceedings. Zurich, Switzerland: Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo. Recuperado de https://repositorio.usp.br/directbitstream/f9effbf5-6d52-4734-a66f-1dc99ffb2927/OK___trabalho%2044%20%28The%2012th%20Mechatronics%20Forum%20Biennial%20International%20Conference%202010%29%20%281%29.pdf
NLM
Okamoto Junior J, Grassi Júnior V, Amaral PFS, Pinto BGM, Pipa D, Pires GP, Martins MVM. Autonomous robot for welding line following for gas storage spheres inspection [Internet]. Proceedings. 2010 ;[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/f9effbf5-6d52-4734-a66f-1dc99ffb2927/OK___trabalho%2044%20%28The%2012th%20Mechatronics%20Forum%20Biennial%20International%20Conference%202010%29%20%281%29.pdf
Vancouver
Okamoto Junior J, Grassi Júnior V, Amaral PFS, Pinto BGM, Pipa D, Pires GP, Martins MVM. Autonomous robot for welding line following for gas storage spheres inspection [Internet]. Proceedings. 2010 ;[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/f9effbf5-6d52-4734-a66f-1dc99ffb2927/OK___trabalho%2044%20%28The%2012th%20Mechatronics%20Forum%20Biennial%20International%20Conference%202010%29%20%281%29.pdf

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