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i-Octree mejora la forma en que los robots gestionan y buscan datos 3D.

Una nueva herramienta mejora la capacidad de los robots para manejar objetos pequeños.

EgoObjects ofrece un conjunto de datos súper amplio para entender objetos desde una perspectiva en primera persona.

Un nuevo método ayuda a los robots a navegar de forma segura por terrenos difíciles usando imágenes aéreas.

Estudiando cómo varios robots pueden moverse en formación para ser más eficientes.

Un método para estimar datos de manera precisa utilizando la colaboración de dispositivos.

El conjunto de datos YCB-Ev mejora la estimación de poses usando datos de cámaras RGB-D y de eventos.

Esta guía conecta la pintura robótica en simulaciones y el mundo real usando IA.

Un nuevo método mejora cómo los robots exploran eficientemente entornos subterráneos.

Un método para mejorar el aprendizaje continuo en el aprendizaje automático a través de datos en streaming.

Los robots mejoran la navegación identificando los materiales a su alrededor para una localización precisa.

Este método mejora la planificación de rutas de robots móviles en entornos cambiantes.

Los astrocitos mejoran el rendimiento y la tolerancia a fallos de las Redes Neuronales Spiking.

Las máquinas aprenden de expertos para adaptarse a entornos impredecibles.

Una visión general de los sistemas de coordenadas importantes usados en geometría y sus aplicaciones.

Un nuevo método integra la física y el deep learning para predecir el movimiento humano con precisión.

Un nuevo marco mejora la precisión en la alineación de datos 3D entre diferentes sensores.

La investigación explora técnicas de aprendizaje automático para estudiar el comportamiento de materiales blandos.

Nuevo método mejora la localización de cámaras en tiempo real en entornos cambiantes.

GRaCE mejora el agarre de los robots al equilibrar factores clave para un mejor rendimiento.

QTOS simplifica la planificación de movimiento para robots cuadrúpedos, mejorando su rendimiento.

Un nuevo método mejora cómo los robots aprenden tareas en entornos del mundo real.

La investigación busca mejorar la seguridad de los cobots a través de métodos de control innovadores.

Descubre cómo la cooperación entre agentes mejora la asignación de recursos y el rendimiento del sistema.

Nuevo método mejora las predicciones de movimiento en entornos 3D usando puntos de contacto.

Los robots aprenden los objetivos humanos a través del aprendizaje inverso activo para interacciones más seguras.

Outram mejora el posicionamiento de robots con un nuevo enfoque en la localización LiDAR.

Investigadores desarrollan robots que aprenden a jugar al ping pong a través de demostraciones similares a las humanas.

Un nuevo marco mejora la eficiencia en la coordinación y ejecución de tareas de múltiples robots.

Descubre cómo las técnicas de medición mejoradas mejoran la percepción y el rendimiento de los robots.

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

Este estudio explora la predicción de movimiento a través de tecnologías de sensores de tela y rígidos.

RobotPerf mide el rendimiento de los robots en diferentes configuraciones de hardware usando ROS 2.

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

Esta investigación presenta un algoritmo novedoso para estimar parámetros en sistemas híbridos.

Explorando cómo los enjambres de robots navegan obstáculos en entornos impredecibles.

Examinando cómo los vehículos autónomos aprenden a conducir juntos y a competir de manera efectiva.

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

Nuevo modelo permite a los robots comunicarse de manera más natural usando gestos.

Nuevos métodos mejoran el movimiento de los robots a través de obstáculos usando técnicas de enseñar y repetir.