Neuste Artikel für Robotik

Eine Umfrage zu URDF hebt seine Bedeutung und Herausforderungen in der Robotermodellierung hervor.

Erforsche, wie Agenten interagieren und Entscheidungen in komplexen Umgebungen treffen.

Forschung zeigt, wie Roboter Tierbewegungen nachahmen, um besser navigieren zu können.

Aktive Materie nutzt ihre Umgebung, um sich zu bewegen und anzupassen, was komplexe Verhaltensweisen offenbart.

Ein neuer Ansatz zur Verbesserung der 3D-Objekterkennung mit Punktwolken für Robotik.

Roboter verbessern die Objektsuche in unbekannten Umgebungen mit fortgeschrittener Planung.

Ein neues Verfahren verbessert die Handhabung von Objekten durch Roboter durch die Integration von visuellen und sprachlichen Elementen.

CLR-GAM verbessert das Lernen von Punktwolken durch geführte Merkmalszuordnung und -augmentation.

Ein System, das es Robotern ermöglicht, sicher zusammen in komplexen Umgebungen zu arbeiten.

Die Bedeutung von Kommunikation für das Lernen in Multi-Agenten-Systemen erkunden.

Eine selbstüberwachende Methode zur Schätzung von Objektposen ohne umfangreiche Beschriftung.

Taylor TD verbessert die Stabilität und Genauigkeit im Reinforcement Learning, indem es Probleme mit der hohen Varianz angeht.

Eine neue Methode ermöglicht es Robotern, Objekte mithilfe von eingebetteter Physik-Simulation neu anzuordnen.

Eine neue Methode, um die Objektorientierungen aus Einzelbildern besser vorherzusagen.

Eine neue Methode verbessert das Tracking von flexiblen Objekten für Robotikanwendungen.

Entdecke die einzigartigen Zählfähigkeiten von mechanischen Metamaterialien und deren mögliche Anwendungen.

Robotgruppen treffen effektive kollektive Entscheidungen in grossen Umgebungen.

Wir stellen DuEqNet vor, eine neuartige Lösung für präzise 3D-Objekterkennung im Freien bei selbstfahrenden Autos.

Erkunde, wie Form und Bewegung das Verhalten von Pendeln beeinflussen.

Neue LiDAR-Technologie verbessert die Sensorik und Navigationsfähigkeiten von Robotern.

Pyribs bietet einen flexiblen Rahmen für die Forschung zur Qualitätsvielfalt-Optimierung.

Erforscht die Studie über nicht kreuzende Wege und Zyklen in der Geometrie.

AR3n verbessert die Therapie, indem es die robotergestützte Unterstützung an die Leistung des Patienten anpasst.

Neue Techniken verbessern die Tiefenschätzung aus Einzelbildern und steigern die Anwendungen in verschiedenen Bereichen.

Forscher schauen sich an, wie Exoskelette die Gehleistung verbessern können.

Ein neues Modell verbessert, wie wir Daten in der drahtlosen Kommunikation kombinieren und komprimieren.

Ein neuer Ansatz, um sicherzustellen, dass Gewinne in Entscheidungsprozessen konstant bleiben.

Effiziente Aufmerksamkeitsmechanismen verbessern das Tracking und die Unterstützung für mobile Roboter im Gesundheitswesen.

Eine neue Methode, um UAVs effizient und sicher im gemeinsamen Luftraum zu steuern.

Die Forschung untersucht Diffusionsmodelle für präzise 3D-Vorhersagen menschlicher Bewegungen.

Neue Methoden verbessern die Erkennung wichtiger Objekte in mehreren Bildern.

Eine kabelgesteuerte Übertragung verbessert chirurgische Robotik mit geschmeidigeren, präziseren Bewegungen.

Ein Roboter, der Zuschauer während TV-Shows einbezieht, um die Interaktion zu steigern.

Kombination von Eventkameras und LiDAR für bessere Tiefenwahrnehmung in dynamischen Umgebungen.

Ein Blick auf die Bedeutung und das Testen von Konvexität in der Geometrie.

Eine neue Methode verbessert das Gehen von zweibeinigen Robotern auf verschiedenen Untergründen.

Eine neue Methode zum Imitationslernen von mehreren imperfekten Experten.

ORCHNet verbessert die Roboternavigation in Obstplantagen mit 3D LiDAR-Technologie.

Teriyaki verbessert die Roboterplanung für bessere Zusammenarbeit mit Menschen.

Erforschung von strukturiertem Netzwerkpruning zur Verbesserung der Entscheidungsfindung in Multi-Agenten-Systemen.