Neuste Artikel für Robotik

Nano-UAVs arbeiten zusammen, um Umgebungen effektiv zu kartieren und zu erkunden.

Ein neuer Ansatz vereinfacht die Erstellung von robotischen Schwärmen für verschiedene Aufgaben.

Diese Studie untersucht, wie Maschinen Aktionen mit ihren Ergebnissen durch Videoanalyse verbinden.

Entdecke, wie neuronale Netzwerke die Effizienz von modellprädiktiver Steuerung verbessern.

Ein Blick auf die Schwachstellen in LoRa aufgrund von Jamming-Angriffen und möglichen Lösungen.

Forscher schlagen neue Methoden vor, um unvorhersehbare Systeme mit datengestützten Techniken zu managen.

Methoden zum Studium überlappender Kurven in Geometrie und Algebra erkunden.

Eine neue Methode zum Trainieren von RL-Agenten mit versteckten Auslösern in komplexen Umgebungen.

Eine neue Methode zur Verbesserung der Entscheidungsfindung in Multi-Agenten-Umgebungen.

Lerne, wie verteilte kollektive Prozesse die Teamarbeit zwischen smarten Geräten verbessern.

Forschungen zeigen, wie wichtig Deep Learning für die Navigation von weichen Robotern ist.

Erforschung des DiSC-UCB-Algorithmus für effektive Aktionsauswahl in unsicheren Umgebungen.

Die Verbesserung des Roboterlernens durch eine Methode, die sich auf die Bewegungen von Objekten konzentriert.

Eine neue Methode, die Fussdruck nutzt, um die Körperhaltung und Gelenkwinkel zu bewerten.

Das GUISS-Tool hilft robotischen Erkundern auf eisigen Monden, indem es Oberflächen simuliert.

Ein neues System ermöglicht es Menschen und Robotern, bei Schleifarbeiten zusammenzuarbeiten.

Ein Workshop hebt die wichtigsten Herausforderungen und Lösungen in der Robotik-Softwareentwicklung hervor.

Diese Arbeit beschäftigt sich mit natürlichen Strategien und probabilistischen Logiken für Multi-Agenten-Systeme.

Diese Studie untersucht, wie die Stabilität der Schulter die Armmuskulatur und Bewegung beeinflusst.

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

Ein neues Framework verbessert die Objektsegmentierung basierend auf Beschreibungen in natürlicher Sprache.

Dieses Papier bespricht, wie KI aus menschlichen Sprachinteraktionen lernen kann.

Ein neues automatisiertes System kombiniert visuelle und taktile Sensorik für eine präzise Fehlererkennung.

Ein Blick auf das Potenzial und die Herausforderungen von Offline-RL bei der Entscheidungsfindung.

Neue Strategien verbessern die Effizienz des inversen Designs in verschiedenen Ingenieurdisziplinen.

Roboter können besser im Team arbeiten, indem sie ihre Fähigkeiten teilen.

PlaceFormer verbessert die visuelle Ortsanerkennung mithilfe von Vision-Transformern für bessere Genauigkeit.

Smac Planner ermöglicht eine effiziente Routenplanung für mobile Roboter in verschiedenen Umgebungen.

Lern, wie Agenten Netzwerke erkunden, ohne zusammenzustossen, wenn die Sicht begrenzt ist.

Techniken zur Verbesserung von maschinellem Lernen in dynamischen Umgebungen.

Eine neue Methode erzeugt 3D-Daten über die Interaktion zwischen Menschen und Objekten für KI.

Ein neuer Ansatz verbessert, wie Roboter menschliche Handlungen bei gemeinsamen Aufgaben vorhersagen.

Ein neues System verbessert, wie Roboter Daten aus der realen Welt sammeln und lernen.

Lern, wie bewegte Bilder die Analyse von Gleichungen in verschiedenen Bereichen erleichtern.

S2TPVFormer verbessert die Vorhersagen, indem es räumliche und zeitliche Informationen integriert, um das Verständnis der Szene zu verbessern.

GExp ermöglicht es Robotern, eigenständig zu lernen und mit ihrer Umgebung zu interagieren.

Erforschung der Roboterabdeckung für Sicherheit in gefährlichen Umgebungen.

Eine neue Methode reduziert unnötige Berechnungen in SSPs und beschleunigt so die Entscheidungsfindung.

Eine neue Methode, um das Verhalten von Agenten vorherzusagen, trotz unvollständiger Beobachtungen.

Ein neues Framework verbessert die Fähigkeit von Robotern, verschiedene Manipulationsaufgaben auszuführen.