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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.

La investigación muestra cómo planear con anticipación mejora la velocidad y precisión del movimiento.

CGPO mejora la toma de decisiones en situaciones inciertas con acciones mixtas.

Un nuevo método ayuda a los robots a localizar objetos de manera más efectiva en entornos complejos.

Un nuevo enfoque mejora el análisis de sistemas de control usando análisis de conjuntos.

Los robots aprenden a manipular objetos de las experiencias en lugar de la input humana.

Un nuevo método mejora la planificación para robots colaborativos en diferentes entornos.

Aprende a medir las incertidumbres en la estimación de la pose de robots para mejorar el rendimiento.

Los robots aprenden a encontrar objetos en movimiento en entornos dinámicos de manera efectiva.

Este trabajo se ocupa de adaptar representaciones causales a diferentes entornos de manera efectiva.

Presentamos modelos Koopman innovadores diseñados para la estabilidad en el aprendizaje de sistemas.

La nueva tecnología de metalentes ofrece capacidades de enfoque flexibles para varias aplicaciones.

Un nuevo método separa elementos en movimiento y estáticos en entornos urbanos.

Un nuevo conjunto de datos para estudiar el movimiento humano y la colaboración de robots en espacios interiores.

Un recurso diseñado para ayudar a los robots a aprender tareas cotidianas de manera efectiva.

Un método que combina la priorización de tareas y el cálculo eficiente para el control robótico.

Una nueva plataforma mejora el análisis de seguridad para coches autónomos frente a amenazas potenciales.

Un nuevo método ayuda a la IA a aprender habilidades diversas para diferentes desafíos.

Un conjunto de datos completo para mejorar las técnicas de agarre de robots en diferentes garras.

Un enfoque novedoso mejora la representación de formas en datos 3D complejos.

NARRATE permite que los robots sigan órdenes en lenguaje cotidiano para varias tareas.

La investigación revela métodos para mejorar el rendimiento de los robots a través de la evolución y el aprendizaje.

Una mirada a cómo se mueven e interactúan las partículas activas.

KP-RED mejora la modelación 3D usando puntos clave para más precisión y eficiencia.

CrossGLG mejora el reconocimiento de acciones usando datos de esqueletos en 3D y descripciones de texto.

Un estudio sobre cómo clasificar mallas cuadriláteras flexibles y sus aplicaciones.

N2F2 mejora la interpretación de imágenes por parte de máquinas a través de un análisis multi-nivel y la integración de lenguaje.

Un nuevo método mejora la precisión de calibración para radares MIMO y sensores ópticos en distancias cortas.

Este documento mejora la adaptabilidad de los agentes en nuevos contextos a través del aprendizaje por refuerzo contextual.

Un nuevo marco mejora la optimización de acciones de robots usando modelos predictivos y MDEs.

Un nuevo sistema mejora la forma en que los robots entienden e interactúan con los objetos.