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La investigación destaca el impacto de la adaptabilidad muscular en robots biohíbridos usando aprendizaje por refuerzo.

Los robots aprenden tareas más rápido mediante el aprendizaje por imitación en contexto.

Este enfoque mejora la eficiencia y la adaptabilidad en la planificación bajo incertidumbre.

DeMoBot permite que los robots aprendan tareas con pocas demostraciones para mejorar la manipulación de objetos.

Un método para mejorar el mapeo interior usando LiDAR 3D y modelos BIM.

Un nuevo método mejora la estimación de poses 3D en entornos complejos.

Descubre cómo la computación neuromórfica imita el aprendizaje del cerebro para lograr una inteligencia de máquina eficiente.

Este estudio presenta un nuevo modelo para vigas inteligentes usando interacciones no locales y materiales piezoeléctricos.

Un nuevo método mejora la navegación de robots en entornos agrícolas usando detección de bucles.

Un nuevo método mejora la precisión de velocidad para autos de carrera autónomos.

Un nuevo método mejora el aprendizaje a partir de conjuntos de datos de calidad variada en el RL offline.

Un nuevo método mejora la localización de imágenes de vista de calle usando datos secuenciales.

MAPF-GPT ofrece un enfoque innovador para resolver desafíos de búsqueda de caminos entre múltiples agentes utilizando aprendizaje automático.

Nuevo conjunto de datos mejora los sistemas de visión para rovers y sondas lunares.

Investigaciones muestran que los robots pueden mejorar el aprendizaje usando patrones de movimiento de tareas anteriores.

Un nuevo método mejora el control de robots en entornos inciertos.

Automatizar la sutura mejora la precisión quirúrgica y aligera la carga de los cirujanos.

Los robots colaborativos mejoran la productividad en la fabricación al hacer un manejo eficiente de las máquinas.

Un sistema para probar algoritmos de programación de robots en entornos dinámicos.

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

Un nuevo conjunto de datos mejora la comprensión de entornos 3D para varias aplicaciones.

Los robots mejoran su movilidad aprendiendo a predecir las características del terreno.

Un método auto-supervisado mejora la precisión de estimación de pose para objetos articulados usando datos mínimos.

Spurfies permite modelar en 3D con precisión usando poca data de imagen.

Los robots ahora pueden mover objetos inestables más rápido con una innovadora rotación de bandejas.

Nuevos métodos mejoran la claridad y precisión de las nubes de puntos 3D.

El modelo ResVG mejora el reconocimiento de objetos en imágenes a través de un mayor detalle y relaciones.

Usando redes neuronales profundas para mejorar la detección de colisiones en técnicas de manufactura avanzada.

Un nuevo método mejora la eficiencia y la seguridad en los movimientos de robots humanoides.

Un nuevo enfoque mejora el rendimiento del sistema al abordar las incertidumbres en el diseño y control.

Descubre cómo las moscas de la fruta encuentran su camino en el mundo.

Guiando el comportamiento general del sistema en medio de la incertidumbre usando técnicas avanzadas.

Explorando el aprendizaje continuo en redes neuronales a través del Neural Tangent Ensemble.

Un nuevo marco ayuda a los robots a planear y ejecutar tareas de manera más efectiva.

Explora cómo las partículas scout mejoran el seguimiento y la estimación en sistemas dinámicos.

Una mirada a la estabilidad de entrada a estado en sistemas de control complejos.

Una mirada al algoritmo D-PGPD para la toma de decisiones en espacios continuos.

TIM ofrece nuevos métodos para generar interacciones humanas realistas en movimiento.

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.