Computerwissenschaften - Robotik

Multi-Agent-Systeme helfen Robotern, beim gemeinsamen Arbeiten zu lernen und sich anzupassen.

Die Erforschung der Auswirkungen von anpassungsfähigen Strukturen auf die Raumfahrttechnik.

Eine neue Methode hilft Rennwagen, die Reifenleistung sofort während des Rennens einzuschätzen.

Entdecke, wie Roboter in kniffligen Umgebungen ohne Kabel aufladen können.

Neue Techniken helfen Robotern, sich während Aufgaben an verschiedene Lichtverhältnisse anzupassen.

Erforschung von kooperativer Technologie in selbstfahrenden Autos für mehr Sicherheit und Effizienz.

Roboter lernen, menschliche Signale in schnellen Fussballspielen zu interpretieren.

Roboter lernen, Arbeiter zu unterstützen, indem sie ihre Bedürfnisse in überfüllten Fabriken vorhersagen.

SIL-RRT* verbessert die Roboter-Navigation mit fortschrittlichen Lerntechniken.

Erfahre, wie Radar und IMUs die Genauigkeit der Roboternavigation verbessern.

DexGrip kann Objekte wie eine menschliche Hand halten, drehen und manipulieren.

Roboter bekommen Geschicklichkeit durch coole Trainingsmethoden, die einfache Kameratechnologie nutzen.

Forschung zeigt, dass die Leistung von Piloten nicht nur von der Anzahl der Drohnen abhängt.

CW-Net sorgt für Klarheit bei Entscheidungen von selbstfahrenden Autos und verbessert Sicherheit und Vertrauen.

Selbstfahrende Autos haben beim Einfädeln auf Autobahnen Probleme. Sicherheit ist das Wichtigste.

Roboter beibringen, in Innenräumen zu navigieren, Hindernisse zu umgehen und Befehle zu verstehen.

Roboter verbessern die Präzision bei Augeninjektionen gegen altersbedingte Makuladegeneration.

Neue Methode verbessert die Fähigkeit von Robotergreifern, die Steifigkeit von Objekten zu spüren.

Eine Studie vergleicht Tracking-Roboter mit LiDAR und Stereo-Kameras in Fabriken.

Neues Modell ermöglicht es Robotern, Gesten aus 28 Metern Entfernung zu erkennen.

Helvipad liefert Tiefeninformationen aus 360-Grad-Bildern und unterstützt damit das maschinelle Lernen.

Sicherstellen, dass Roboter Aufgaben erledigen können, ohne Schaden oder Chaos anzurichten.

Forscher entwickeln einen neuen Datensatz, um zu verbessern, wie Maschinen mit Alltagsgegenständen interagieren.

LAMBDA bereitet den Boden für fortgeschrittenes Roboterlernen bei täglichen Aufgaben.

Neue Methoden verbessern die Bildübertragung für Unterwasserfahrzeuge.

Entdecke, wie Roboter lernen, mit Objekten zu interagieren und sich an Aufgaben anzupassen.

Event-Kameras revolutionieren die Bewegungsverfolgung und verbessern Genauigkeit und Geschwindigkeit.

BRRP hilft Robotern, Szenen besser zu verstehen, auch mit begrenzten Infos.

SoGraB bietet eine standardisierte Methode, um die Leistung von Softgreifern bei zerbrechlichen Objekten zu bewerten.

Erforsche, wie Roboter effektiv mit der Action Value Gradient Methode lernen.

Roboter lernen, sich sicher durch komplizierte Umgebungen zu bewegen, indem sie fortschrittliche Planungstechniken nutzen.

Kombination von Lokalisierung und Tracking für sichereres autonomes Fahren.

Ein neuer Sensor ermöglicht es Robotern, Berührungen genauso zu spüren wie Menschen.

Lern, wie du die Wege von Robotern verbessern kannst, damit sie geschmeidiger und schneller unterwegs sind.

Lern GRIP-tape kennen, den flexiblen, starken Robotergreifer, der die Automatisierung neu definiert.

Roboter können jetzt Objekte schon nach einmaligem Interagieren lernen.

Entdecke, wie Roboter lernen, indem sie Neugier und Aufmerksamkeit in ihren Aufgaben kombinieren.

Forscher haben eine Methode entwickelt, mit der Drohnen die Standortgenauigkeit durch 3D-Bilder verbessern können.

Eine neue Methode hilft Robotern, besser zu planen, während sie Fässer durch Hindernisse schieben.

Einführung eines Sicherheitsfilterrahmens für effektive Grenzkontrolle in dynamischen Systemen.