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Una nueva arquitectura combina el pensamiento de IA con respuestas instintivas para hacer la robótica más segura.

Examinando el papel de los gestos en la realidad virtual para una comunicación efectiva entre humanos y robots.

Un nuevo enfoque para enseñar a los robots a ordenar usando lenguaje e imágenes.

Examinando métodos de aprendizaje por refuerzo en el entorno de MuJoCo para el control de robots.

PE-YOLO mejora la precisión de detección de objetos en condiciones de poca luz.

Esta investigación mejora los movimientos de los robots para el transporte seguro de sólidos y líquidos.

Examinando cómo la gestión del diálogo moldea las interacciones humano-robot.

Un nuevo marco lógico refuerza los sistemas multiagente contra cambios inesperados.

Una mirada profunda a los métodos de prueba para motores de simulación física.

Un nuevo método mejora el aprendizaje por imitación al combinar de manera efectiva las demostraciones de expertos.

Un nuevo enfoque mejora la estimación de profundidad con datos de entrenamiento diversos.

Un nuevo enfoque para mejorar la toma de decisiones de los agentes en entornos complejos.

Un método rápido para evaluar la estabilidad en sistemas de ingeniería complejos con retardos.

La temperatura afecta cómo los agentes se adaptan y cooperan en el control de micro-robots.

Un nuevo método usa el lenguaje para mejorar la estimación de la postura de los robots en áreas concurridas.

Un nuevo sistema de gestión de energía para robots que trabajan en áreas desconocidas.

Un nuevo método mejora la planificación de robots para un manejo eficiente de objetos.

RefineBox mejora la precisión de la localización en modelos de detección de objetos tipo DETR.

GP-Frontier permite que los robots naveguen sin mapas usando sensores en tiempo real.

Un nuevo método permite que los drones se sigan entre sí usando cámaras y IMUs.

Este estudio compara algoritmos de aprendizaje y tradicionales para tareas de agarre de robots.

OMIGA mejora el aprendizaje multi-agente offline al integrar estrategias de aprendizaje global y local.

Un nuevo marco de diseño mejora los sistemas de actuación en robots atléticos.

YOLOPose usa Transformadores para una estimación precisa de la posición de objetos en 6D.

Una mirada al papel de los autómatas buenos para MDPs en los procesos de toma de decisiones.

Los modelos basados en aprendizaje mejoran el control de robots suaves para tareas complejas.

Nuevo método mejora la precisión de modelado 3D a partir de solo una imagen.

Un nuevo método mejora el reconocimiento del estado de los objetos usando grafos de conocimiento.

Una mirada a la verificación de redes neuronales utilizadas en aplicaciones de control crítico.

Explorando nuevas estrategias para mejorar los sistemas de control a través de la minimización del arrepentimiento.

Nuevos métodos mejoran la habilidad de los robots para manipular objetos sin agarrarlos.

Un nuevo método para controlar sistemas PWA con restricciones usando técnicas de ADP.

Explora las dificultades y avances en la estimación de la posición de objetos robóticos.

Nuevo marco permite a los robots buscar la guía humana en instrucciones poco claras.

Aprende a crear controladores para gestionar entornos de juego complejos basados en líneas de tiempo.

TransNet ayuda a los robots a manipular objetos transparentes difíciles utilizando técnicas avanzadas de detección.

Un nuevo método mejora la precisión en la mapeo y el seguimiento de robots usando una sola cámara.

Explorando métodos de patrullaje eficientes usando ideas del problema del Triángulo Fagnano.

Descubre cómo los robots de 7 DOF mejoran la flexibilidad y eficiencia en varias aplicaciones.

Explorando cómo robots simples pueden encontrarse en una cuadrícula triangular.