Neuste Artikel für Robotik

Neue Techniken verbessern die Lerneffizienz in Multi-Agenten-Umgebungen.

Ein neuer Ansatz verbessert die 3D-Formerkennung mit Hilfe von multimodalen Lerntechniken.

Roboter lernen, zusammenzuarbeiten wie Menschen bei komplexen Aufgaben.

Studie zeigt, dass Roboter die psychische Gesundheit von Kindern effektiv mit etablierten Fragebögen einschätzen können.

Forscher kombinieren Trajektorienoptimierung und verstärkendes Lernen, um laufende Roboter zu verbessern.

Neues Framework verbessert, wie Roboter aus visuellen Informationen und Sprache lernen.

Untersuchung von Methoden zur differenziellen Privatsphäre im Verstärkungslernen, um sensible Daten zu schützen.

Erforschung von modellfreien Steuerungstechniken unter eingeschränkten Kommunikationskanälen.

Eine Studie zur Verbesserung der Maschinenwahrnehmung von Objekten aus jedem Winkel.

Höhere Volumina an roboterassistierten Operationen führen zu besseren Patientenergebnissen und niedrigeren Kosten.

Dieses Papier präsentiert einen neuen Ansatz zur Steuerung grosser Gruppen von Systemen.

Die Grenzen von Sprachmodellen bei der Generierung von Planungsdefinitionen in verschiedenen Kontexten untersuchen.

Neue Steuerungsmethoden verbessern die Stabilität für unteraktuierten Balance-Roboter mit Hilfe von Gauss-Prozessen.

Eine Studie zeigt die Vorteile, Roboter mit unterschiedlichen Aufgaben zu trainieren.

Die Forschung untersucht fortschrittliche Methoden, um das Schwimmen von Fischen besser zu verstehen und das Design von Wasserrobotern zu verbessern.

RoadRunner hilft Robotern, sich sicher und effizient durch schwieriges Gelände im Freien zu bewegen.

Eine neue Methode verbessert die Effizienz von Wiederaufgaben in 2D und 3D.

Diese Studie untersucht, wie man Punkte basierend auf begrenzten Distanzinformationen rekonstruieren kann.

MemoNav hilft Robotern, ihren Weg mit einem einzigartigen Gedächtnissystem zu finden.

Ein neues Modell verbessert die Leistung von Agenten bei Aufgaben im Reinforcement Learning.

Ein neuer Ansatz zur Verbesserung der Aktionswertschätzung bei Reinforcement-Learning-Agenten.

Roboter verbessern ihre Interaktionen durch eine Mischung aus Lernmethoden.

Forscher verbessern Drohnenoperationen für effektive Suche und Rettung.

Forschung zeigt, dass allgemeine Regularisierungsmethoden die Leistung von Off-Policy RL-Agenten bei verschiedenen Aufgaben verbessern.

Eine neue Methode verbessert das Verfolgen von Sprechern mit Audio- und Videodaten.

Neuer Ansatz verbessert das Testen von visuellen Verankerungsmodellen durch kombinierte Text- und Bildanalyse.

Neuer Ansatz verbessert die Lerngeschwindigkeit und Zusammenarbeit in Multi-Agenten-Umgebungen.

Roboter lernen, Objekte mit Berührung zu manipulieren, um ihre Anpassungsfähigkeit zu verbessern.

Neues Framework verbessert die Objekterkennung in komplexen Umgebungen für autonome Fahrzeuge.

Diese Methode hebt Zustandsänderungen hervor, um die Aufgabenplanung in Videos zu verbessern.

Neue Datensätze verbessern die Tiefenschätzung Modelle für verschiedene Umgebungen.

Eine neue Methode verbessert die Pose-Schätzung für Objekte, die vorher nicht gesehen wurden.

DUFOMap bietet effizientes Echtzeit-Mapping für dynamische Umgebungen.

Neue Methoden automatisieren die Entdeckung von constitutiven Gesetzen für hyperelastische Materialien.

Die Studie untersucht effektive Kommunikationsstrategien für Roboter, die in städtischen Gebieten Hilfe suchen.

Eine neue Methode verbessert das Testen von visuellen Ableitungssystemen, indem sie sich auf Objektbeziehungen konzentriert.

Eine neue Methode verbessert die Kontrolle über komplexe Systeme mit datengestützten Techniken.

Eine neue Methode verbessert das Lernen von LLM-Agenten, indem sie sowohl Erfolge als auch Misserfolge annimmt.

Dieses Papier stellt ein System vor, um Fähigkeiten zwischen verschiedenen Robotern zu teilen.

NatSGD verbessert das Verständnis von Robotern durch natürliche Sprach- und Gesteninteraktionen.