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El sistema Director mejora el comportamiento de los robots al simplificar las transiciones entre tareas y aumentar su adaptabilidad.

Los robots ahora planifican movimientos de manera efectiva usando tareas de lenguaje natural y gráficos de escenas.

Nuevos métodos mejoran la eficiencia de los robots en entornos dinámicos con obstáculos.

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Un nuevo método mejora el rendimiento de enjambres de robots al predecir y abordar fallos temprano.

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Un nuevo método combina el lenguaje natural con la planificación estructurada para robots móviles.

DFL-TORO mejora la eficiencia del aprendizaje robótico usando demostraciones humanas.

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Nuevo marco mejora la colaboración entre robots a través de comunicación descentralizada.

Explora cómo los sistemas multiagente mejoran el rendimiento de la manufactura a través de la gestión de datos en tiempo real.

Este estudio se centra en mejorar las habilidades de manipulación de robots usando el tacto y la vista.

Un nuevo método mejora cómo los robots estiman su estado usando modelos de ruido.

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LEA* ofrece una forma eficiente para que los robots planifiquen caminos mientras evitan obstáculos.

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Un nuevo método automatiza funciones de recompensa densas usando modelos de lenguaje grandes.

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Un método que combina técnicas tradicionales y de IA para una planificación de caminos robóticos eficiente.

Nuevo sistema mejora el seguimiento de robots de individuos en diferentes entornos.

NanoSLAM permite que drones pequeños hagan mapas y naveguen de manera autónoma y eficiente.

PyPose simplifica la programación de robots para desarrolladores e investigadores.

Trusta y los TDTs mejoran el proceso de crear casos de garantía para la seguridad del sistema.

Los sistemas inteligentes tienen que evolucionar para manejar la incertidumbre en entornos en tiempo real.

Un nuevo método mejora el agarre robótico para tareas específicas usando técnicas de estimación más rápidas.

Un estudio sobre la prueba de sistemas de control para el robot educativo E-puck.

Este estudio muestra cómo los robots pueden apilar objetos al sentir el tacto.

Un nuevo método de entrenamiento ayuda a los robots a moverse de manera segura en áreas peligrosas.

LIVES ayuda a los robots a encontrar objetos en espacios desconocidos usando tecnología LiDAR.

Un nuevo método ayuda a los robots a aprender tareas a través del lenguaje y la retroalimentación.

Una nueva técnica mejora cómo los robots móviles empujan objetos pesados de manera eficiente.

La mano Hydra adapta su agarre para diferentes objetos con solo dos motores.

Los robots mejoran en reorganizar objetos usando aprendizaje avanzado y estrategias adaptativas.

Un nuevo método mejora la capacidad de los robots para agarrar y mover objetos de manera segura.