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

LiteTrack equilibra velocidad y precisión para el seguimiento de objetos en varias aplicaciones.

Explorando cómo los transformers se adaptan para predecir resultados en sistemas desconocidos.

Un nuevo método mejora la estimación de normales en nubes de puntos 3D.

Este artículo habla sobre nuevos métodos en la planificación de tareas de cocina robótica.

Te presento CRAMP, un método que mejora la navegación de agentes en entornos concurridos.

Explorando cómo la memoria impacta la capacidad del AI para aprender con el tiempo.

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.

Nuevo método permite a los robots cuadrúpedos aprender movimientos dinámicos de forma más efectiva.

Automatizando el etiquetado de objetos 3D mientras evaluamos la incertidumbre para mejorar el aprendizaje en IA.

Este artículo habla sobre la optimización distribuida de auto-sanación para una resiliencia efectiva en redes.

Un nuevo método de filtrado mejora la estimación del estado en condiciones de ruido difíciles.

Los robots pueden aprender tareas de manera eficiente con una sola demostración humana usando nuevas técnicas.

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

Un estudio revela información sobre la percepción emocional en robots y sus contrapartes digitales.

Cómo las explicaciones de los robots pueden mejorar el trabajo en equipo y la resolución de errores.

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

Un nuevo método mejora la coordinación entre drones y vehículos terrestres para operaciones extendidas.

Los robots pueden adaptarse mejor a nuevos terrenos al predecir las preferencias de los operadores.

Un nuevo método para controlar partículas diminutas usando vesículas moldeadas parece prometedor.

Grasp-Anything mejora la detección de agarre de robots con imágenes diversas y descripciones en texto.

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

La investigación muestra que la IA puede simular cómo los animales navegan y recuerdan lugares.

Este artículo examina cómo los materiales granulares se estabilizan a través de ciclos de cizallamiento repetidos.

El modelo TBTNet mejora la precisión de la segmentación con pocos ejemplos y con poquitos datos.

Explora cómo los agentes trabajan juntos para lograr mejores soluciones en tareas complejas.

Un nuevo método mejora los modelos de movimiento de robots en diferentes superficies.

Un nuevo algoritmo mejora el consenso entre agentes en entornos complejos.

Un método para mejorar la velocidad de toma de decisiones en sistemas de Control Predictivo por Modelo.

Mejorando el aprendizaje continuo al retener conocimiento usando datos de la web.

MOGAN mejora la comprensión de los robots sobre interacciones con múltiples objetos para una mejor manipulación.

Un nuevo modelo mejora la precisión de la sensación táctil para robots usando datos simulados y reales.

Usar dibujos para enseñar a los robots ofrece un enfoque nuevo e intuitivo.

Explorando las capacidades mejoradas de VSLAM con cámaras RGB-D y marcadores fiduciales.

Meta-SELD mejora la localización de eventos sonoros en diferentes entornos.

Un nuevo método mejora la navegación de robots en entornos complejos al abordar la incertidumbre.

STARNet mejora la fiabilidad de los sensores de robots para una autonomía más segura.

Nuevo método mejora la comprensión de los robots sobre las interacciones de objetos en entornos 3D.

Nuevos métodos de control mejoran la adaptabilidad de los robots a los cambios del entorno.