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Descubre cómo los robots aprenden a mejorar sus tareas con el tiempo.

Un nuevo método para mejorar la calibración de sensores en vehículos en movimiento.

Un nuevo enfoque robótico combina visión y tacto para detectar mejor las grietas.

Aprende a manejar el riesgo de manera efectiva en situaciones de toma de decisiones inciertas.

Este artículo examina estrategias para tomar decisiones óptimas en entornos con limitaciones.

Esta investigación se centra en mejorar la manipulación robótica a través de nuevos conjuntos de datos y estrategias de aprendizaje.

Panda-py simplifica la programación de robots Franka Emika usando Python.

Un nuevo método mejora la eficiencia en la planificación del movimiento de robots y la detección de colisiones.

Esta investigación se centra en el reconocimiento eficiente de acciones usando solo fotogramas de video.

Un marco de referencia para evaluar métodos de eliminación de puntos dinámicos para robots.

Descubre métodos eficientes para la inferencia activa en entornos desafiantes.

Nuevo paquete mejora la estabilidad de las redes neuronales para aplicaciones más seguras.

RayMVSNet y su mejora aumentan la precisión del modelado 3D a partir de imágenes 2D.

Un nuevo agente de IA mejora la toma de decisiones usando entrenamiento en dos fases.

Un nuevo método mejora la eficiencia del estacionamiento automático de vehículos en entornos complejos.

La investigación revela cómo los murciélagos usan células de lugar para navegar en espacios grandes.

U-MPPI mejora la planificación de rutas para una navegación autónoma más segura en entornos inciertos.

Un nuevo enfoque para asegurar interacciones realistas entre objetos 3D sin superposición.

Ada3D mejora la eficiencia de detección de objetos 3D para vehículos autónomos.

Un nuevo marco mejora la eficiencia del aprendizaje de los robots usando modelos físicos.

Nuevos métodos mejoran cómo los robots aprenden tareas complejas.

Un nuevo marco mejora la detección de objetos en 3D al abordar los desafíos de adaptación de dominio.

Este artículo examina la estabilidad de sistemas en superficies curvas.

Un nuevo método mejora las capacidades de enrutamiento de cables de los robots a través de un aprendizaje efectivo.

Descubre cómo los engranajes elípticos cambian las propiedades mecánicas en materiales innovadores.

El Aprendizaje de Meta-Valor mejora la cooperación entre agentes en entornos competitivos y colaborativos.

Examinando cómo las máquinas aprenden y se adaptan más allá del movimiento físico.

Explorando cómo la congestión afecta a los enjambres de robots y sus estrategias de toma de decisiones.

D-Map simplifica el mapeo de ocupación para robots usando sensores LiDAR de alta resolución.

Un estudio sobre cómo los robots utilizan la vista, el tacto y los datos de posición para identificar el contenido de los contenedores.

Una mirada a cómo VI-SLAM ayuda a los dispositivos a mapearse y ubicarse.

Un nuevo enfoque para el control averso al riesgo en entornos inciertos.

Robust-Depth mejora la estimación de profundidad en diferentes condiciones climáticas.

Descubre cómo la Generación de Cláusulas Perezosas mejora la eficiencia de planificación en la informática.

Un nuevo método mejora la eficiencia y precisión de la estimación de horizonte móvil para aplicaciones en tiempo real.

Presentando técnicas eficientes para evaluar resultados inciertos en programación.

Este artículo habla sobre el papel de los invariantes controlados en el mantenimiento de la seguridad del sistema.

Usando el lenguaje y la visión para mejorar la eficiencia del aprendizaje de los robots.

La investigación resalta cómo los robots deben comunicarse para tener éxito en tareas complejas.

Este artículo examina cómo los agentes mantienen el acuerdo en medio de ataques potenciales.