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El sistema RADER mejora el aprendizaje robótico a través de demostraciones seguras en realidad extendida.

Arena 4.0 mejora el entrenamiento de robots con entornos realistas y características fáciles de usar.

Una mirada a cómo la relevancia ayuda a los robots a asistir a los humanos de manera efectiva.

Los robots ahora pueden responder preguntas usando memoria a largo plazo.

Esta investigación mejora los robots SAR al integrar la aportación humana en sus procesos de aprendizaje.

Nuevo conjunto de datos mejora la capacidad de la IA para manejar malentendidos en conversaciones.

Este artículo habla sobre un marco para ayudar a los robots a aprender en condiciones difíciles.

Un nuevo enfoque mejora el aprendizaje de los robots al combinar instrucciones en lenguaje rico con datos.

Un nuevo modelo mejora el aprendizaje de los robots al mejorar el rendimiento en tareas y la adaptabilidad.

La investigación se centra en mejores descripciones de imágenes y técnicas de manejo robótico.

Este documento habla de cómo el sentido del tacto mejora la interacción de los robots con humanos de distintas habilidades.

Combinando instrucciones humanas y tecnología para una navegación robótica más segura.

Los robots aprenden a interactuar con objetos articulados cotidianos para ayudar en casa.

MultiTalk mejora cómo los robots entienden y ejecutan tareas usando sistemas de diálogo.

RTAGrasp ayuda a los robots a aprender a agarrar a través de videos de demostración de humanos.

Examinando cómo la confianza influye en la asignación de tareas en colaboraciones humano-robot.

Un nuevo sistema que ayuda a los robots a tomar mejores decisiones de organización con conocimiento de sentido común.

Nuevo sistema mejora la memoria y la comunicación de los robots en entornos humanos.

Un nuevo método ayuda a los robots a aprender tareas viendo demostraciones de humanos.

Un nuevo método permite que los robots aprendan tareas a través de interacciones humanas.

Nuevo modelo permite a los robots aprender acciones de videos, mejorando el rendimiento en tareas.

Nuevas técnicas mejoran cómo los robots comparten sus experiencias con los humanos.

AssistantX es un asistente robótico inteligente diseñado para tareas dinámicas en la oficina.

AP-VLM mejora la percepción e interacción de los robots a través de técnicas de percepción activa.

Investigadores mejoran el rendimiento de robots bípedos a través de sistemas de control innovadores.

Un nuevo marco ayuda a los robots a planear acciones usando señales de tacto en condiciones de baja visibilidad.

Un nuevo método ayuda a los robots a aprender a trabajar en equipo con el apoyo humano.

Nuevas ideas muestran la contribución activa de los codificadores visuales en la toma de decisiones de los robots.

Un estudio revela cómo el movimiento afecta la confianza entre humanos y robots durante el trabajo en equipo.

La investigación se centra en mejorar la eficiencia y seguridad de los robots junto a los humanos.

GravMAD ayuda a los robots a aprender tareas en espacios 3D a través de sub-objetivos.

Un nuevo enfoque hace que el control de robots humanoides sea más intuitivo y efectivo.

La investigación muestra que los esquemas de atención mejoran la comunicación y el trabajo en equipo entre agentes artificiales.

SPOT aprende tareas mirando a los humanos, haciendo que los robots sean más útiles.

Una guía para usar lenguaje sencillo en comandos de robots.

Un nuevo método ayuda a los robots a hacer tareas de manera más efectiva al desglosar los objetivos.

Shmoobot usa brazos para mejorar la agilidad y el equilibrio en la navegación en el mundo real.

Un estudio muestra cómo los robots mejoran el reconocimiento para tareas de recoger y colocar.

Investigando el impacto de datos de entrenamiento diversos en el movimiento de robots humanoides.

Nuevos métodos mejoran la seguridad de los robots y sus interacciones con los humanos.