Últimos artículos para Robótica

Técnicas para ayudar a las máquinas a aprender y adaptarse en entornos dinámicos.

PrimeDepth mejora la eficiencia de la estimación de profundidad usando modelos de texto a imagen sin datos de entrenamiento adicionales.

Las células amoeboidales usan pseudópodos para tomar decisiones de movimiento basadas en señales químicas.

Una nueva forma de controlar robots usando tecnología de realidad mixta.

Un estudio revela el potencial de reducir datos de eventos para mejorar la eficiencia.

Un nuevo método para controlar péndulos dobles muestra mejoras significativas en estabilidad y adaptabilidad.

Un nuevo método optimiza los resortes para mejorar la colaboración entre humanos y robots.

CRIREL muestra cómo los sistemas nerviosos naturales inspiran circuitos informáticos adaptables.

Un nuevo método ayuda a los robots a aprender habilidades al observar el comportamiento humano.

Un sistema que responde consultas sobre modelos CAD usando procesamiento de lenguaje natural.

Un nuevo método hace que programar robots sea más fácil y eficiente.

Los robots de servicio están transformando los entornos sociales con su ayuda innovadora.

Un nuevo método mejora la recopilación de información para robots en situaciones complejas.

La investigación revela cómo las huellas celulares afectan el movimiento y la organización.

Nuevos algoritmos mejoran la toma de decisiones con múltiples recompensas en el aprendizaje por refuerzo.

Este artículo habla de algoritmos innovadores para manejar enjambres de robots en entornos dinámicos.

AGDC combina el aprendizaje por refuerzo y la autoevaluación para mejorar la estimación de fugas de gas.

Un nuevo planificador mejora cómo los robots entienden los comandos hablados usando especificaciones formales.

La investigación se centra en estructuras elásticas que responden de manera efectiva a fuerzas que cambian rápidamente.

Una mirada a cómo nuestro cerebro entiende los movimientos que vemos y hacemos.

Mejorar las evaluaciones de robots puede llevar a una comprensión más profunda de sus capacidades.

MAC-VO mejora la estimación de la posición de la cámara en entornos complicados.

Nuevos métodos mejoran el movimiento de robots de múltiples patas en superficies irregulares.

Un nuevo marco mejora el movimiento de los robots cuadrúpedos en diferentes terrenos.

La investigación explora nuevos métodos para generar Árboles de Comportamiento usando modelos de lenguaje.

Investigaciones muestran que los robots que se adaptan al comportamiento humano mejoran la comodidad y seguridad en el trabajo.

Explorando el Replay de Experiencia Inversa para un aprendizaje más eficiente en algoritmos de refuerzo.

Un sistema para la generación de imágenes en tiempo real mejora la operación remota de robots en la agricultura.

El algoritmo OpenRC ayuda a los agentes a ponerse de acuerdo en promedios a pesar de los cambios en la red.

Cambiar materiales en los robots puede mejorar su movimiento y eficiencia.

SAFER-Splat mejora la navegación de robots con mapas en tiempo real y medidas de seguridad.

Los robots pueden manipular mejor la tela al identificar la cantidad de capas usando sensores avanzados.

Este método estima orientaciones sin datos etiquetados usando aprendizaje profundo.

Este documento evalúa la capacidad de los VLMs para razonar sobre tamaños y distancias.

Este nuevo sistema mejora la velocidad y la eficiencia en el procesamiento de datos visuales.

La investigación muestra el potencial de los LLMs para reconocer objetos en visuales basados en eventos.

ScaleFlow++ mejora la estimación de movimiento 3D usando cámaras monoculares para varias aplicaciones.

Método innovador mejora la calidad de mapas 3D usando datos de LiDAR y cámara.

Un nuevo modelo ayuda a los robots a seguir instrucciones humanas poco claras de manera más efectiva.

Transformando texto en movimientos digitales realistas usando modelos innovadores.