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El hardware y software mejorados de Pepper aumentan su capacidad para entender y responder a la gente.

Un estudio revela las ventajas de los gestos corporales para controlar robots cuadrúpedos.

Este trabajo explora el modelado generativo para avanzar en tareas e interacciones robóticas.

Una nueva biblioteca de software busca mejorar el control de movimiento de Baxter en aplicaciones de investigación.

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Un marco de seguridad asegura un comportamiento responsable en sistemas de IA incorporados a través de procesos estructurados.

Descubre cómo los robots sienten, aprenden y actúan en diferentes entornos.

Los robots están mejorando la seguridad al monitorear a los trabajadores y su equipo en tiempo real.

Nueva plataforma mejora el control y rendimiento de robots blandos usando aprendizaje automático.

Un nuevo método mejora el control de los robots humanoides con acciones rápidas y precisas.

Un marco para asegurar que los robots interactúen de manera segura y efectiva con los humanos.

Este estudio revela cómo los rasgos demográficos afectan las percepciones de los movimientos de los robots industriales.

StratXplore mejora la navegación de robots con mejores estrategias de recuperación de errores.

Un nuevo enfoque mejora la comprensión de los robots sobre las instrucciones de navegación utilizando la conciencia espacial.

RHyME mejora el aprendizaje de los robots al permitirles aprender de demostraciones humanas variadas.

Un estudio revela cómo el tiempo y el beneficiario influyen en las percepciones de justicia durante interacciones con robots.

La investigación se centra en enseñar a los robots a usar los pies para tareas mientras evitan obstáculos.

Nueva arquitectura mejora la seguridad y eficiencia en los procesos de traspaso ciego.

Un método ayuda a los robots a aprender tareas a partir de ejemplos humanos mediante subobjetivos.

Un nuevo método ayuda a los robots a aprender habilidades de manipulación a partir de videos humanos.

Un nuevo método ayuda a los robots a aprender tareas de manera más eficiente usando modelos de lenguaje.

Investigadores entrenan a robots para hacer skate usando métodos de aprendizaje avanzados.

Examinando la identidad social de los robots de entrega y la percepción pública.

Descubre cómo los robots pueden trabajar mejor con humanos centrándose en lo relevante.

Un nuevo método ayuda a los robots a aprender habilidades al observar el comportamiento humano.

Los robots de servicio están transformando los entornos sociales con su ayuda innovadora.

Un nuevo planificador mejora cómo los robots entienden los comandos hablados usando especificaciones formales.

La investigación explora nuevos métodos para generar Árboles de Comportamiento usando modelos de lenguaje.

Un nuevo modelo ayuda a los robots a seguir instrucciones humanas poco claras de manera más efectiva.

Los robots autoconcientes pueden adaptar sus movimientos para interacciones más seguras.

Los robots pueden adaptarse mejor a sus entornos usando el aprendizaje emocional.

SHIRE mejora la velocidad de aprendizaje de los robots al integrar la intuición humana con el aprendizaje por refuerzo.

PLATO permite que los robots entiendan el lenguaje natural para ejecutar tareas mejor.

Los robots mejoran su desempeño en tareas usando la Generación Aumentada por Recuperación Progresiva.

Nuevas técnicas mejoran el equilibrio y la eficiencia en robots humanoides.

Un nuevo método reduce las necesidades de datos para entrenar robots con demostraciones visuales.

El estudio resalta los avances en el reconocimiento de emociones en robots usando Transformadores de Visión.

Un nuevo método ayuda a los robots a interactuar de manera segura con las personas.

Nuevo método mejora el aprendizaje de robots usando datos visuales y táctiles.

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