Informática - Robótica

Un nuevo método mejora la precisión y eficiencia en el ensamblaje en entornos médicos e industriales.

Un nuevo método mejora el movimiento de los robots al combinar el control de posición y orientación.

Los robots mejoran la seguridad en el cuidado al predecir las acciones humanas.

FAC mejora la eficiencia del aprendizaje en el aprendizaje por refuerzo con una gestión de experiencias única.

Los investigadores utilizan NeRFs para mejorar los sistemas de conducción autónoma a través de entornos simulados.

Usando simetría para mejorar el aprendizaje y rendimiento de robots en tareas del mundo real.

Aprende cómo las tecnologías avanzadas mejoran la fiabilidad en los brazos robóticos.

Los robots aprenden a identificar las formas de la arena a través de la comunicación local y el trabajo en equipo.

La investigación busca mejorar la interpretación de ambientes 3D por parte de las máquinas para mayor seguridad.

Un nuevo método mejora los sistemas LiDAR para aumentar la seguridad en los coches autónomos.

DriveCoT mejora la claridad en la toma de decisiones y la seguridad de los autos autónomos.

Un marco para que las máquinas aprendan las preferencias del usuario a partir de datos visuales.

Nuevo enfoque permite que robots en enjambre escapen de amenazas usando comportamientos similares a los de los peces.

Una mirada a las causas y detección de inexactitudes en la toma de decisiones de IA.

Este artículo habla sobre cómo los robots pueden entender mejor las preferencias humanas en la ejecución de tareas.

Este estudio examina el papel de la simulación en el desarrollo de políticas de control para robots autónomos.

Descubre cómo los DDPM mejoran el control de retroalimentación para sistemas no lineales.

Dos nuevos algoritmos mejoran la percepción de los robots y aseguran la seguridad en diferentes entornos.

Un nuevo método mejora la detección de objetos en entornos diversos usando datos de LiDAR.

Usar sensores GelSight mejora muchísimo la precisión en la colocación de objetos con robots.

Un nuevo enfoque mejora los sistemas de cámaras y radares para una mejor detección de objetos.

Una mirada a cómo los robots pueden trabajar juntos para el mapeo de recursos en el espacio.

Este documento presenta un método formal para probar las perturbaciones de tráfico en vehículos autónomos.

El sistema RAP adapta los pasos de las tareas de videos instructivos para una mejor planificación.

Los robots aprenden tareas complejas imitando las acciones humanas, lo que mejora su adaptabilidad.

Las pruebas de referencia de MANGO evalúan modelos de lenguaje para navegación y mapeo en contextos de laberinto.

Este estudio destaca la importancia de las variables objetivo en el modelado del comportamiento de vehículos.

Un nuevo método mejora la medición de profundidad de elementos transparentes usando segmentación y NeRF.

KAT permite que los robots aprendan tareas rápido con menos ejemplos.

Introducción a GlORIE-SLAM, un nuevo sistema SLAM solo RGB.

Explorando cómo la herencia lamarckiana puede mejorar la adaptabilidad de los robots en diferentes entornos.

Un nuevo enfoque mejora la precisión al alinear grafos de escenas 3D para tareas espaciales.

Un enfoque novedoso para mejorar las pruebas realistas de vehículos autónomos usando CtRL-Sim.

Un nuevo método mejora el entrenamiento de coches autónomos a través de una interacción parecida a la humana.

Una mirada a la integración del aprendizaje automático y la búsqueda heurística para una mejor coordinación de agentes.

NeSLAM mejora la mapeo en 3D y el seguimiento de cámaras para varias aplicaciones.

Este estudio explora cómo los robots aprenden lenguaje y acciones a través de experiencias.

Explorando el impacto de la voz y la apariencia en la percepción de género en los robots.

Un nuevo método para que los robots aprendan continuamente de datos limitados.

Nuevo modelo mejora la precisión de la recolección de frutas con robots utilizando datos de nubes de puntos 3D.