Learning to estimate multivariate uncertainty in deep pedestrian trajectory prediction (2023)
- Authors:
- USP affiliated authors: GRASSI JUNIOR, VALDIR - EESC ; CASTRO, AUGUSTO RIBEIRO - EESC
- Unidade: EESC
- DOI: 10.1109/LARS/SBR/WRE59448.2023.10333011
- Subjects: VEÍCULOS AUTÔNOMOS; TRAJETÓRIA; ENGENHARIA ELÉTRICA
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher place: Piscataway, NJ, USA
- Date published: 2023
- Source:
- Título: Proceedings
- ISSN: 2643-685X
- Conference titles: Latin American Robotics Symposium - LARS
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
-
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: 25 jan. 2026. -
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 2026 jan. 25 ] 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 2026 jan. 25 ] Available from: https://dx.doi.org/10.1109/LARS/SBR/WRE59448.2023.10333011 - Deep depth completion of low-cost sensor indoor RGB-D using Euclidean distance-based weighted loss and edge-aware refinement
- Modelagem multivariada da incerteza preditiva de modelos de aprendizado profundo para predição de trajetória de pedestres aplicados a câmeras móveis acopladas a veículos autônomos
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- Arquitetura híbrida para robôs móveis baseada em funções de navegação com interação humana
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Informações sobre o DOI: 10.1109/LARS/SBR/WRE59448.2023.10333011 (Fonte: oaDOI API)
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