Documents dont l'auteur est "Shalaby, Mohammed Ayman"
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Un nuage de mots est une représentation visuelle des mots les plus fréquemment utilisés dans un texte ou un ensemble de textes. Les mots apparaissent dans différentes tailles, la taille de chaque mot étant proportionnelle à sa fréquence d'apparition dans le texte. Plus un mot est utilisé fréquemment, plus il apparaît en grand dans le nuage de mots. Cette technique permet de visualiser rapidement les thèmes et les concepts les plus importants d'un texte.
Dans le contexte de cette page, le nuage de mots a été généré à partir des publications de l'auteur {}. Les mots présents dans ce nuage proviennent des titres, résumés et mots-clés des articles et travaux de recherche de cet auteur. En analysant ce nuage de mots, vous pouvez obtenir un aperçu des sujets et des domaines de recherche les plus récurrents et significatifs dans les travaux de cet auteur.Le nuage de mots est un outil utile pour identifier les tendances et les thèmes principaux dans un corpus de textes, facilitant ainsi la compréhension et l'analyse des contenus de manière visuelle et intuitive.
Article de revue
Cossette, C. C., Shalaby, M. A., Saussié, D., & Forbes, J. R. (2024). Decentralized state estimation: An approach using pseudomeasurements and preintegration. The international journal of robotics research, 21 pages. Disponible
Shalaby, M. A., Cossette, C. C., Forbes, J. R., & Le Ny, J. (2024). Reducing two-Way ranging variance by signal-timing optimization. IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 30(3), 3718-3724. Lien externe
Shalaby, M. A., Cossette, C. C., Le Ny, J., & Forbes, J. R. (2024). Multi-Robot Relative Pose Estimation and IMU Preintegration Using Passive UWB Transceivers. IEEE Transactions on Robotics, 3370027 (20 pages). Lien externe
Communication écrite
Shalaby, M. A., Cossette, C. C., Forbes, J. R., & Le Ny, J. (mai 2023). Calibration and Uncertainty Characterization for Ultra-Wideband Two-Way-Ranging Measurements [Communication écrite]. 2023 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2023), London, UK. Lien externe
Cossette, C. C., Shalaby, M. A., Saussié, D., Le Ny, J., & Forbes, J. R. (octobre 2022). Optimal Multi-robot Formations for Relative Pose Estimation Using Range Measurements [Communication écrite]. IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2022), Kyoto, Japan. Lien externe