Wykaz publikacji wybranego autora

Paweł Rotter, dr hab. inż., prof. AGH

profesor nadzwyczajny

Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej
WEAIiIB-kair, Katedra Automatyki i Robotyki


  • 2023

    [dyscyplina 1] dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych / automatyka, elektronika, elektrotechnika i technologie kosmiczne

    [dyscyplina 2] dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych / informatyka techniczna i telekomunikacja (25%)


  • 2018

    [dyscyplina 1] dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych / automatyka, elektronika i elektrotechnika

    [dyscyplina 2] dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych / informatyka techniczna i telekomunikacja (25%)


[poprzednia klasyfikacja] obszar nauk technicznych / dziedzina nauk technicznych / automatyka i robotyka


Identyfikatory Autora Informacje o Autorze w systemach zewnętrznych

ORCID: 0000-0002-1556-6539 orcid iD

ResearcherID: F-5858-2011

Scopus: 24081317600

PBN: 5e70922c878c28a0473911d1

OPI Nauka Polska

System Informacyjny AGH (SkOs)




1
  • A framework for a hierarchical model of cooperation between unmanned airplanes / Paweł ROTTER, Wojciech CHMIEL // European Journal of Remote Sensing ; ISSN 2279-7254. — 2018 vol. 51 no. 1, s. 276–284. — Bibliogr. s. 284, Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2018-01-26. — tekst: https://goo.gl/qAfP9n

    orcid iD
  • keywords: unmanned aerial vehicles, autonomous robot cooperation, aerial surveillance systems

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1080/22797254.2018.1425600

2
3
4
  • Automatic calibration of a LiDAR–camera system based on instance segmentation / Paweł ROTTER, Maciej KLEMIATO, Paweł SKRUCH // Remote Sensing [Dokument elektroniczny]. — Czasopismo elektroniczne ; ISSN 2072-4292. — 2022 vol. 14 iss. 11 art. no. 2531, s. 1–18. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 17–18, Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2022-05-25. — tekst: https://www.mdpi.com/2072-4292/14/11/2531/pdf?version=1653636656

    orcid iD
  • keywords: autonomous driving, LiDAR camera calibration, instance segmentation, Mask-RCNN, KITTI dataset

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.3390/rs14112531

5
6
7
8
9
10
11
12