Informática - Robótica

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.

La investigación mejora la exploración de robots al mejorar la toma de decisiones usando métodos de percepción activa.

Un sistema que ayuda a los robots a detectar y arreglar fallos en las tareas en tiempo real.

UniV2X mejora la conducción autónoma a través de la colaboración entre vehículos e infraestructuras.

Combinar señales de 5G y sensores mejora la precisión del posicionamiento de drones en interiores.

Un nuevo método mejora la navegación en robots con datos limitados.

Un nuevo método para la planificación de robots mejora la adaptabilidad en entornos cambiantes.

Examina el crecimiento de la comunicación entre humanos y robots usando el habla natural.

TEAR alinea de manera eficiente grandes conjuntos de puntos 3D, superando los valores atípicos y problemas de memoria.

Este artículo describe un método para crear gemelos digitales de objetos en movimiento.

Drones pequeñitos mejoran la detección de plagas en la agricultura, promoviendo la sostenibilidad y la eficiencia.

APEX mejora cómo trabajan los robots con dos brazos para tareas complejas.

Un método para que los robots mantengan formaciones mientras gestionan la vida de la batería de manera efectiva.

Nuevos métodos mejoran la seguridad al predecir los movimientos de peatones fuera de la vista para vehículos autónomos.

Un nuevo método mejora la comunicación entre robots y humanos a través de señales mixtas.

Examinando métodos táctiles para simular peso en espacios virtuales.

Un estudio revela el impacto del estilo de conducción en el diseño de vehículos automatizados.

Una visión general de métodos formales para diseñar sistemas autónomos seguros.

Un nuevo marco mejora la comprensión de la optimización bayesiana a través de los valores de Shapley.

Los investigadores mejoran la navegación de los robots a través de técnicas de planificación de movimiento refinadas.

La investigación muestra cómo la curiosidad ayuda a los robots a aprender sobre objetos a través de la exploración.

LidarDM genera videos de LiDAR realistas para el entrenamiento y prueba de vehículos autónomos.

Un nuevo conjunto de datos ayuda a la investigación de seguimiento en interiores utilizando múltiples tipos de sensores.

Los robots mejoran las tareas de empuje al manejar mejor la incertidumbre durante la manipulación de objetos.