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Die Kombination aus diffusem LiDAR und RGB-Kameras verbessert das 3D-Scannen unter schwierigen Bedingungen.

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NaVILA hilft Robotern, mit Sprache und Vision zu navigieren.

Moto nutzt Videoanalysen, um Robotern komplexe Bewegungen effizient beizubringen.

Ein neues Modell kombiniert Aktionssegmentierung und Antizipation für smarte Interaktionen.

Roboter bekommen eine neue Möglichkeit, ihre Umgebung mit Kameras und Karten zu verstehen.

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Roboter lernen Laufskills durch Videos von wilden Tieren.

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Die Tiefensensierung revolutionieren mit Geschwindigkeit und Effizienz.

Innovative weiche Aktuatoren passen sich an zerbrechliche Objekte an, um eine sichere Handhabung zu gewährleisten.

AutoURDF vereinfacht das Robotermodellieren mit visuellen Daten und Automatisierung.

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Eine neue Methode verbessert das Lernen und die Anpassungsfähigkeit von Robotern.

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FogROS2-FT sorgt dafür, dass Roboter über Cloud-Computing verbunden und effizient bleiben.

Erkunde, wie datengestützte Steuerung die Zukunft der Technologie prägt.

Transfer-Learning verbessert Regelungssysteme, macht sie sicherer und effizienter.

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Entdeck, wie Roboter Bewegungen mit Distanzfeldern und geodätischen Strömungen optimieren.

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Forscher schauen sich an, wie Transformer durch komplexe Labyrinthe navigieren können.

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