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Los modelos de IA mejoran la comprensión de las escenas de conducción para una navegación más segura.

Este estudio presenta métodos para mejorar las consultas de vecino más lejano en polígonos simples.

Un método para que los agentes estimen funciones sin compartir datos directamente.

Un nuevo algoritmo mejora el movimiento de los robots en entornos complejos.

Nuevos métodos mejoran la precisión del seguimiento del cuerpo en diferentes entornos.

Evaluando cómo los modelos de lenguaje se alinean con las normas sociales humanas en la robótica.

Un nuevo marco para mejorar la detección de sonido en robots humanoides a través del diseño de arreglos de micrófonos.

Un nuevo sensor táctil pequeño mejora el tacto de los robots en aplicaciones médicas.

Este artículo examina cómo las cintas viscoelásticas se despegan de las superficies y sus aplicaciones.

Un nuevo método mejora la forma en que los robots agarran objetos al combinar la planificación del movimiento y del agarre usando nubes de puntos.

Una interfaz innovadora de seguimiento ocular ayuda a la independencia de personas con parálisis.

Los GOMs mejoran la adaptabilidad y la toma de decisiones de los agentes a través de la modelización de resultados a largo plazo.

Los elastómeros dieléctricos convierten la energía eléctrica en movimiento mecánico, ofreciendo diversas aplicaciones.

La investigación mejora los métodos para identificar objetos sin textura en robótica y manufactura.

Examinando el soft Q-learning para una toma de decisiones efectiva en entornos inciertos.

Un nuevo enfoque para filtrar sistemas complejos usando Modelos PSD Gaussianos.

Un sistema inteligente para reconocer múltiples idiomas sin entrenamiento previo.

Un nuevo método mejora la coordinación de vehículos submarinos no tripulados en corrientes dinámicas.

OmDet-Turbo mejora la detección de objetos en tiempo real con capacidades de vocabulario abierto.

Una nueva estrategia de comunicación para sistemas multiagente mejora la eficiencia y la adaptabilidad.

Un nuevo método para mejorar la segmentación semántica con ejemplos limitados.

Este artículo habla sobre los aspectos esenciales del aprendizaje por refuerzo restringido y sus aplicaciones en el mundo real.

Nuevos métodos mejoran la eficiencia de los robots en entornos complejos utilizando gráficos de escenas 3D.

Mezclando HMDP y MPC para operaciones de vehículos autónomos más seguras.

Explorando dos enfoques basados en datos para sistemas de control.

Descubre cómo la realidad virtual está transformando el control de robots a través de teleoperación.

Un nuevo sistema de teleoperación simplifica el entrenamiento de robots a través del control humano en tiempo real.

Presentamos un lenguaje de programación para mejorar la toma de decisiones y la ejecución de tareas en robots.

Nuevos métodos mejoran la precisión de la pose de los objetos y la evaluación de la incertidumbre en robótica.

Un nuevo sistema mejora la navegación de robots y su capacidad para manipular objetos.

Los robots aprenden continuamente para adaptarse a nuevas tareas y entornos.

Un nuevo modelo mejora la estimación de profundidad al generar muestras RGBD realistas.

Presentamos Motion Mamba, un método rápido para generar movimientos humanos realistas.

Nuestro método elimina las auto-intersecciones en formas y poses de cuerpo en 3D.

Enfoques innovadores mejoran el diseño de controles usando datos y contractividad en sistemas no lineales.

Combinar el aprendizaje por refuerzo y los meta-operadores mejora la toma de decisiones en tareas complejas.

FastMAC ofrece un método más rápido para alinear nubes de puntos 3D con alta precisión.

Simuladores táctiles innovadores mejoran las habilidades de manipulación de objetos de los robots.

Un nuevo transformador visual ligero mejora la estimación de profundidad para dispositivos de bajo consumo.

Este artículo presenta un nuevo método para mejorar la estabilidad en sistemas de control en tiempo real.