Los robots ahora planifican movimientos de manera efectiva usando tareas de lenguaje natural y gráficos de escenas.
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Ciencia de vanguardia explicada de forma sencilla
Los robots ahora planifican movimientos de manera efectiva usando tareas de lenguaje natural y gráficos de escenas.
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Explorando cómo los enjambres de robots navegan obstáculos en entornos impredecibles.
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Examinando cómo los vehículos autónomos aprenden a conducir juntos y a competir de manera efectiva.
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Nuevos métodos mejoran la eficiencia de los robots en entornos dinámicos con obstáculos.
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Nuevo modelo permite a los robots comunicarse de manera más natural usando gestos.
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Nuevos métodos mejoran el movimiento de los robots a través de obstáculos usando técnicas de enseñar y repetir.
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Un nuevo método mejora el rendimiento de enjambres de robots al predecir y abordar fallos temprano.
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Este artículo habla sobre nuevos métodos en la planificación de tareas de cocina robótica.
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Te presento CRAMP, un método que mejora la navegación de agentes en entornos concurridos.
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Un nuevo método combina el lenguaje natural con la planificación estructurada para robots móviles.
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Aprende a usar Tabularray para hacer diseños de tablas efectivos en LaTeX.
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DFL-TORO mejora la eficiencia del aprendizaje robótico usando demostraciones humanas.
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Nuevo método permite a los robots cuadrúpedos aprender movimientos dinámicos de forma más efectiva.
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Investigación sobre cómo detectar objetos inusuales en vehículos autónomos mediante técnicas de imagen avanzadas.
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Automatizando el etiquetado de objetos 3D mientras evaluamos la incertidumbre para mejorar el aprendizaje en IA.
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Los robots pueden aprender tareas de manera eficiente con una sola demostración humana usando nuevas técnicas.
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Nuevo marco mejora la colaboración entre robots a través de comunicación descentralizada.
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Un estudio revela información sobre la percepción emocional en robots y sus contrapartes digitales.
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Cómo las explicaciones de los robots pueden mejorar el trabajo en equipo y la resolución de errores.
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Este estudio se centra en mejorar las habilidades de manipulación de robots usando el tacto y la vista.
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Un nuevo método mejora la coordinación entre drones y vehículos terrestres para operaciones extendidas.
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Los robots pueden adaptarse mejor a nuevos terrenos al predecir las preferencias de los operadores.
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Grasp-Anything mejora la detección de agarre de robots con imágenes diversas y descripciones en texto.
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Explorando mejoras en Aprendizaje por Refuerzo para mejor conducción autónoma.
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Un nuevo método mejora cómo los robots estiman su estado usando modelos de ruido.
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Este estudio analiza cómo el tacto, el sonido y la vista interactúan con superficies texturizadas.
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Un nuevo método mejora los modelos de movimiento de robots en diferentes superficies.
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MOGAN mejora la comprensión de los robots sobre interacciones con múltiples objetos para una mejor manipulación.
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Un nuevo modelo mejora la precisión de la sensación táctil para robots usando datos simulados y reales.
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Usar dibujos para enseñar a los robots ofrece un enfoque nuevo e intuitivo.
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Explorando las capacidades mejoradas de VSLAM con cámaras RGB-D y marcadores fiduciales.
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Un nuevo método mejora la navegación de robots en entornos complejos al abordar la incertidumbre.
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STARNet mejora la fiabilidad de los sensores de robots para una autonomía más segura.
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Nuevo método mejora la comprensión de los robots sobre las interacciones de objetos en entornos 3D.
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Nuevos métodos de control mejoran la adaptabilidad de los robots a los cambios del entorno.
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Un nuevo método mejora el rendimiento de tareas de los robots usando comprensión y posicionamiento de objetos.
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Un nuevo conjunto de datos mejora el modelado 3D de manos sosteniendo objetos en videos.
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LEA* ofrece una forma eficiente para que los robots planifiquen caminos mientras evitan obstáculos.
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TELESIM simplifica la operación de brazos robóticos para no expertos usando un gemelo digital.
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Examinando cómo la reflectividad de la superficie afecta el rendimiento de los sensores en vehículos autónomos.
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