Robert Platt

Ein neues Modell verbessert die Effizienz von Robotern bei Pick-and-Place-Aufgaben.

Eine neue Methode verbessert die robotische Steuerung mit visualem und Kraft-Feedback.

Wir stellen eine Methode vor, die das Lernen von Robotern für Pick-and-Place-Aufgaben verbessert.

Diese Studie untersucht, wie äquivariantneuronale Netze die Offline-RL-Leistung mit begrenzten Daten verbessern.

Roboter können jetzt natürliche Sprachbefehle effektiver ausführen.

Ein neuer Ansatz verbessert die Effizienz des Roboterlernens durch Task-Symmetrien.

Eine neue Methode verbessert das Greifen von Robotern in unordentlichen Umgebungen mithilfe von Punktwolken.