Últimos artículos para Interacción Hombre-Robot

Un nuevo método ayuda a los robots a aprender y adaptarse a tareas de manera efectiva.

Este artículo habla sobre métodos para mejorar cómo los robots identifican los usos de los objetos.

Presentando ODGR y GATLing para el reconocimiento flexible de metas en entornos dinámicos.

Un nuevo modelo mejora el agarre de robots usando instrucciones en lenguaje natural.

Un nuevo método mide las fuerzas de interacción en la colaboración humano-robot.

Un nuevo enfoque para que los robots respondan preguntas en entornos interiores en 3D.

Nueva tecnología mejora el control remoto de robots y la visualización.

Un nuevo método permite que los robots sigan tareas en lenguaje natural de manera efectiva.

Nuevo controlador busca mejorar las capacidades y adaptabilidad de los robots humanoides.

Un nuevo sistema mejora la capacidad de los robots para seguir comandos de lenguaje de manera efectiva.

Un sistema de teleoperación de bajo costo mejora el aprendizaje de los robots a través de demostraciones humanas.

Los robots mejoran su rendimiento en tareas aprendiendo de experiencias nuevas y recompensas intrínsecas.

Presentamos a MS-Bot, un método para que los robots usen múltiples sentidos de manera adaptativa durante las tareas.

Un marco para que los robots adapten habilidades en diferentes entornos de manera efectiva.

Los sensores táctiles modulares mejoran los agarradores robóticos para tareas delicadas.

Nuevos métodos mejoran la capacidad de los robots para agarrar objetos en entornos desordenados.

Un robot capaz de jugar al tenis de mesa a un nivel amateur contra humanos.

Cómo los robots aprenden a moverse entre las personas de manera efectiva.

Un nuevo marco mejora la seguridad y eficiencia de los robots en entornos impredecibles.

DiPGrasp mejora la planificación de agarres robóticos con rapidez y flexibilidad para varios tipos de pinzas.

Los modelos generativos profundos mejoran el aprendizaje de los robots a través de técnicas y aplicaciones avanzadas.

Un nuevo método mejora la seguridad en la toma de decisiones para máquinas.

Nuevos métodos ayudan a los robots a aprender de manera efectiva a partir de demostraciones de tareas variadas.

Explorando técnicas para mejorar la coordinación de las manos de los robots y la eficiencia en las tareas.

Stable-BC mejora el rendimiento de los robots en situaciones inesperadas al aumentar la estabilidad del comportamiento.

La investigación revela el impacto de la confianza en la dinámica del equipo entre robots y humanos.

Los robots aprenden a tocar el piano usando un nuevo conjunto de datos de más de un millón de movimientos.

ARIO estandariza datos para mejorar el entrenamiento y la adaptabilidad de los robots.

Nuevas estrategias de control mejoran el aprendizaje y la seguridad de los robots en la fabricación.

Los robots humanoides aprenden a navegar terrenos difíciles a través de un nuevo enfoque.

Un nuevo método ayuda a los robots a aprender tareas con solo un video, mejorando la eficiencia.

Examinando cómo la edad afecta la confianza en los robots durante tareas de cuidado.

RoboMNIST ayuda a los robots a reconocer varias actividades usando WiFi, video y audio.

Esta investigación muestra cómo los robots aprenden tareas complejas a través del entrenamiento en el mundo real.

Un nuevo método de navegación mejora la seguridad de los robots en entornos concurridos.

Combinar aprendizaje y planificación mejora la seguridad y eficiencia de los robots en tareas complejas.

Usando el lenguaje para enseñar a los robots nuevas tareas de manera más eficiente.

Los robots aprenden tareas más rápido mediante el aprendizaje por imitación en contexto.

DeMoBot permite que los robots aprendan tareas con pocas demostraciones para mejorar la manipulación de objetos.

Investigaciones muestran que los robots pueden mejorar el aprendizaje usando patrones de movimiento de tareas anteriores.