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Un nuevo sistema mejora la seguridad y navegación de los robots en entornos desconocidos.

Estrategias para el control efectivo de sistemas multi-robot en entornos inciertos.

Este trabajo presenta una estrategia para que los agentes diagnostiquen y resuelvan problemas de forma independiente.

Aprende cómo descomponer tareas complejas ayuda a los robots a navegar de manera efectiva.

Este artículo presenta un método para controlar la forma de objetos flexibles usando RL offline.

Nuevos métodos mejoran cómo los robots mapean su entorno para tareas específicas.

Un nuevo método mejora la habilidad de los robots para agarrar objetos de manera efectiva y segura.

Este estudio explora cómo los robots aprenden a caminar a través de la experiencia y la simetría.

Un nuevo método mejora el trabajo en equipo entre robots en entornos complejos.

Un método para crear controladores adaptables para diferentes diseños de robots.

Una mirada a cómo la retroalimentación híbrida ayuda a los robots a evitar obstáculos.

Métodos eficientes para asignar tareas a múltiples robots en entornos en tiempo real.

Esta investigación presenta un modelo para que los robots aprendan affordances a través de interacciones.

Una visión general del aprendizaje por refuerzo profundo en el movimiento de robots bípedos.

Un nuevo método busca automatizar las pruebas en entornos de compilador que están cambiando.

Un nuevo método mejora la planificación de rutas de robots en situaciones dinámicas.

Abordando los problemas de entrega con drones cuando la comunicación falla en pleno vuelo.

Una nueva técnica mejora la verificación de grandes sistemas distribuidos.

Un nuevo método mejora la forma en que las máquinas navegan y entienden los comandos de lenguaje.

Un nuevo método permite a los robots aprender tareas observando las acciones humanas.

La lógica GXU ofrece métodos estructurados para crear sistemas de control eficientes en automatización.

Un método para que los agentes mantengan formas con mínima comunicación.

Descubre cómo los robots colaboran para explorar entornos desconocidos de manera eficiente.

Un nuevo método evalúa las habilidades de pie y caminar de los robots humanoides.

Los robots pequeños se coordinan para encapsular múltiples fuentes de señal sin comunicarse directamente.

Aprende a crear programas confiables que reaccionen a su entorno.

Este artículo describe un método para que los robots optimicen sus rutas teniendo en cuenta el tiempo y la energía.

DiffuseLoco mejora la caminata de los robots, permitiendo una rápida adaptación usando experiencias pasadas.

Investigando la eficiencia y los desafíos de los equipos de multi-robots en varias tareas.

Un nuevo método mejora el aprendizaje robótico al combinar modelos de lenguaje y aprendizaje reforzado.

Un nuevo método permite que los robots interactúen con objetos invisibles usando videos en línea.

Un nuevo método reduce las colisiones de mensajes entre vehículos conectados.

El enfoque de Partículas Diferenciables revoluciona la forma en que los robots manejan formas cambiantes.

Los drones mejoran las tareas en las fábricas al lograr una mejor precisión en el posicionamiento gracias a los datos de los sensores.

Examinando los desafíos y futuros roles en la programación automática con LLMs.

UnSAMFlow mejora la estimación del flujo óptico utilizando información a nivel de segmento para una mejor precisión.

Nuevos enfoques mejoran la capacidad de la IA para interactuar con las interfaces gráficas de usuario de manera efectiva.

Un nuevo diseño de pinza mejora el manejo robótico gracias a su flexibilidad y capacidad de detección.

Este estudio examina el papel de los LLM en la creación de oráculos de prueba efectivos para software.

Los robots aprenden habilidades viendo a los humanos hacer tareas con las dos manos.