SLOAM: semantic lidar odometry and mapping for forest inventory (2020)
- Authors:
- USP affiliated authors: ROMERO, ROSELI APARECIDA FRANCELIN - ICMC ; NARDARI, GUILHERME VICENTIM - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1109/LRA.2019.2963823
- Subjects: VISÃO COMPUTACIONAL; REALIDADE VIRTUAL; ROBÓTICA; APRENDIZADO COMPUTACIONAL; AGRICULTURA DE PRECISÃO
- Keywords: Robotics in agriculture and forestry; SLAM; deep learning in robotics and automation; virtual reality and interfaces
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher place: Piscataway
- Date published: 2020
- Source:
- Título: IEEE Robotics and Automation Letters
- ISSN: 2377-3766
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 5, n. 2, p. 612-619, Apr. 2020
- Status:
- Artigo possui versão em acesso aberto em repositório (Green Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão submetida (Pré-print)
- Acessar versão aberta:
-
ABNT
CHEN, Steven W et al. SLOAM: semantic lidar odometry and mapping for forest inventory. IEEE Robotics and Automation Letters, v. 5, n. 2, p. 612-619, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/LRA.2019.2963823. Acesso em: 10 abr. 2026. -
APA
Chen, S. W., Nardari, G. V., Lee, E. S., Qu, C., Liu, X., Romero, R. A. F., & Kumar, V. (2020). SLOAM: semantic lidar odometry and mapping for forest inventory. IEEE Robotics and Automation Letters, 5( 2), 612-619. doi:10.1109/LRA.2019.2963823 -
NLM
Chen SW, Nardari GV, Lee ES, Qu C, Liu X, Romero RAF, Kumar V. SLOAM: semantic lidar odometry and mapping for forest inventory [Internet]. IEEE Robotics and Automation Letters. 2020 ; 5( 2): 612-619.[citado 2026 abr. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1109/LRA.2019.2963823 -
Vancouver
Chen SW, Nardari GV, Lee ES, Qu C, Liu X, Romero RAF, Kumar V. SLOAM: semantic lidar odometry and mapping for forest inventory [Internet]. IEEE Robotics and Automation Letters. 2020 ; 5( 2): 612-619.[citado 2026 abr. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1109/LRA.2019.2963823 - Semantic and depth learning for autonomous forest mapping
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