Xuesu Xiao

Roboter lernen, Geschwindigkeit und Sicherheit in gefährlichen Bereichen auszubalancieren.

Antizipierende Aufgaben- und Bewegungsplanung steigert die Effizienz von Robotern bei alltäglichen Aktivitäten.

Forscher nutzen Reinforcement Learning, um die Navigation abseits der Wege für Radroboter zu verbessern.

Eine neue Methode verbessert, wie Roboter mit schwierigen Umgebungen umgehen, um die Leistung zu steigern.

Ein neues System hilft Robotern, sich besser in schwierigen Outdoor-Umgebungen zurechtzufinden.

Roboter lernen, sich in schwierigen Landschaften mit einer neuen Trainingsmethode zurechtzufinden.

Eine neue Methode verbessert das Training von Robotern, indem sie simulierte Aufgaben mit realen Szenarien in Einklang bringt.

Entdeck, wie Roboter lernen, sich dynamisch zu bewegen und menschliche Befehle zu folgen.