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Centre de robotique (CAOR)

Le centre de Robotique de MINES ParisTech est fortement impliqué dans l'enseignement et la recherche fondamentale et appliquée de l’Ecole.

Le centre développe de nouveaux concepts, outils ou algorithmes utilisés dans des systèmes réels, notamment les systèmes de transport intelligents. La CAOR collabore et travaille principalement à la recherche autour du concept de LaRA - la Route automatisée.

Par ailleurs, la recherche fondamentale est effectuée dans des mathématiques appliquées, le plus souvent inspirée par des problèmes de la recherche appliquée.

Accéder au site du centre de recherche


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Les dernières publications

Marc Lambert, Silvere Bonnabel, Francis Bach. The recursive variational Gaussian approximation (R-VGA) Preprint, 2020

Nina Miolane, Nicolas Guigui, Alice Le Brigant, Johan Mathe, Benjamin Hou, Yann Thanwerdas, Stefan Heyder, Olivier Peltre, Niklas Koep, Hadi Zaatiti, Hatem Hajri, Yann Cabanes, Thomas Gerald, Paul Chauchat, Christian Shewmake, Daniel Brooks, Bernhard Kainz, Claire Donnat, Susan Holmes, Xavier Pennec. Geomstats: A Python Package for Riemannian Geometry in Machine Learning Journal of Machine Learning Research, Microtome Publishing, 2020, 21 (223), pp.1-9

Martin Brossard, Axel Barrau, Paul Chauchat, Silvère Bonnabel. Associating Uncertainty to Extended Poses for on Lie Group IMU Preintegration with Rotating Earth Preprint, 2020

Tao Ku, Remco Veltkamp, Bas Boom, David Duque-Arias, Santiago Velasco-Forero, Jean-Emmanuel Deschaud, Francois Goulette, Beatriz Marcotegui, Sebastián Ortega, Agustín Trujillo, José Pablo Suárez, José Santana, Cristian Ramírez, Kiran Akadas, Shankar Gangisetty. SHREC 2020 Track: 3D Point Cloud Semantic Segmentation for Street Scenes Computers and Graphics, Elsevier, 2020, 93, pp.13-24. ⟨10.1016/j.cag.2020.09.006⟩

Wang Xi, Guillaume Devineau, Fabien Moutarde, Jie Yang. Generative Model for Skeletal Human Movements Based on Conditional DC-GAN Applied to Pseudo-Images Algorithms, MDPI, 2020, 13 (12), pp.319. ⟨10.3390/a13120319⟩

Joseph Gesnouin, Steve Pechberti, Guillaume Bresson, Bogdan Stanciulescu, Fabien Moutarde. Predicting Intentions of Pedestrians from 2D Skeletal Pose Sequences with a Representation-Focused Multi-Branch Deep Learning Network Algorithms, MDPI, 2020, 13 (12), pp.331. ⟨10.3390/a13120331⟩

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Directeur du CAOR > envoyer un mail Téléphone : 01 40 51 94 08
 

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