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Este estudio revela cómo la memoria mejora la capacidad de un robot para buscar de manera efectiva.

Un método para optimizar las tareas de robots en operaciones de muestreo de agua.

Este sistema mejora cómo la gente trabaja con robots, haciendo las tareas más fáciles y rápidas.

Examinando métodos de aprendizaje por refuerzo en el entorno de MuJoCo para el control de robots.

Zespol hace más fácil el estudio de enjambres robóticos con simulaciones flexibles.

Investigaciones muestran cómo la aleatorización de dominios ayuda a los robots en tareas del mundo real.

Investigaciones muestran que una persona puede supervisar efectivamente un enjambre de 100 robots.

Una mirada a los archivos URDF y su impacto en los sistemas robóticos.

Examinando el papel de la confianza entre usuarios, robots y quienes los despliegan.

Un nuevo marco ayuda a los robots a predecir el comportamiento humano para interacciones más seguras.

Un nuevo robot ayuda a los productores de manzanas a contar y medir con precisión los frutos pequeños.

Este artículo presenta un sistema rápido y eficiente para la localización de robots usando imágenes en 2D.

Aprende a asignar tareas a los robots para mejorar la cooperación y la eficiencia.

Estudiando cómo la gente se adapta a los robots en el trabajo.

La investigación muestra que la música afecta la interacción con los robots a través de señales emocionales.

Un programa práctico conecta la neurociencia con la robótica para estudiantes de secundaria.

Un nuevo método mejora las interacciones robóticas a través de la planificación de movimientos basada en el lenguaje.

La investigación muestra un nuevo método para controlar robots saltarines a través del aprendizaje por refuerzo.

Cómo los robots simples pueden moverse en línea recta sin dirección.

Este estudio se centra en usar Q-learning para la navegación de robots en los tubos bronquiales.

VAPORS mejora la alimentación de robots al combinar planificación y acciones especializadas para una mejor asistencia en las comidas.

ReachBot usa métodos avanzados para encontrar grietas para escalar en entornos difíciles.

Nuevo enfoque automatiza el diseño de la función de recompensa para el aprendizaje por refuerzo profundo en robots.

Un nuevo sistema ayuda a los robots a navegar por campos de lavanda sin GPS.

Los robots aprenden a seguir objetos en movimiento sin problema.

Un nuevo método ayuda a los robots a navegar de forma segura por terrenos difíciles usando imágenes aéreas.

Grasp-Anything mejora la detección de agarre de robots con imágenes diversas y descripciones en texto.

Un nuevo enfoque asegura que los robots puedan moverse rápido y seguro alrededor de obstáculos.

Un conjunto de datos creado para mejorar la navegación de robots en entornos diversos.

Los robots pueden enseñar caligrafía de manera efectiva según los estilos de aprendizaje de cada persona.

Nuevos robots superan terrenos arenosos con tecnología de vibración innovadora.

Investigadores desarrollan robots que imitan el movimiento de las serpientes para mejorar su rendimiento en terrenos difíciles.

AirExo permite que los robots aprendan a manipular con todo el brazo usando datos del mundo real.

Los robots se adaptan a terrenos diversos usando datos que recolectan ellos mismos.

Un nuevo robot aprende a mantener el equilibrio imitando estrategias naturales de supervivencia.

Un sistema portátil recopila datos detallados sobre el comportamiento de los peatones para mejorar el diseño de robots.

DREAM mejora cómo los robots manejan tareas y energía en entornos difíciles.

Explorando el impacto de la IA en los jóvenes aprendices y los métodos de enseñanza.

Smac Planner permite una planificación de rutas eficiente para robots móviles en diferentes entornos.

CURE mejora el rendimiento de los robots optimizando la configuración de manera eficiente.