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Un método rápido para crear modelos 3D a partir de solo seis fotos, ideal para vehículos.

Un nuevo enfoque para mejorar el seguimiento de múltiples objetos a través de datos 3D.

Nuevo enfoque mejora la manipulación de objetos por robots al medir márgenes de energía para mayor robustez.

Aprende cómo descomponer tareas complejas ayuda a los robots a navegar de manera efectiva.

El nuevo marco GEASD mejora la exploración en entornos de recompensas escasas.

Un enfoque nuevo para la coordinación de múltiples robots en operaciones de rescate durante emergencias.

Nuevos algoritmos mejoran la toma de decisiones en entornos restringidos.

Explorando cómo la reconstrucción de campos de sonido impacta las experiencias de audio en diferentes aplicaciones.

Un método para simplificar desafíos complejos de búsqueda de caminos con múltiples agentes dividiéndolos en partes más pequeñas.

Enseñar a los robots tareas a través de demostraciones simples muestra un gran potencial para la adaptabilidad.

Explorando cómo los robots pueden apoyar el crecimiento y aprendizaje de los niños.

Un nuevo método combina técnicas tradicionales con redes neuronales para mejorar la localización del sonido.

PIPER mejora el aprendizaje por refuerzo usando retroalimentación basada en preferencias para lidiar con recompensas escasas.

Este artículo presenta un método para controlar la forma de objetos flexibles usando RL offline.

Nuevos métodos mejoran cómo los robots mapean su entorno para tareas específicas.

N nuevos sensores táctiles mejoran cómo los robots interactúan con los objetos.

Un nuevo método mejora la habilidad de los robots para agarrar objetos de manera efectiva y segura.

Este estudio explora cómo los robots aprenden a caminar a través de la experiencia y la simetría.

Un nuevo método mejora el trabajo en equipo entre robots en entornos complejos.

Un método para crear controladores adaptables para diferentes diseños de robots.

El aprendizaje automático se encarga de la toma de decisiones con información limitada usando métodos innovadores.

Explorando estrategias para optimizar los niveles de energía y recompensas en Procesos de Decisión de Markov.

Explorando la dinámica y aplicaciones de sistemas activos autoalineables.

Un nuevo marco mejora el comportamiento de los coches autónomos mediante técnicas avanzadas de aprendizaje.

Métodos para que los robots localicen objetivos de rápido movimiento con información limitada.

Un nuevo marco ayuda a los robots a aprender preferencias individuales para tareas del hogar.

Una mirada a cómo la retroalimentación híbrida ayuda a los robots a evitar obstáculos.

Un estudio sobre cómo mejorar el reconocimiento de la ubicación de robots móviles usando redes neuronales avanzadas.

Nuevo método mejora la toma de decisiones de los agentes en entornos complejos.

Los sistemas robóticos están moldeando el futuro de la neurocirugía, mejorando la seguridad y la precisión.

Investigación sobre la optimización del apuntado láser y la planificación de movimiento de UAV.

Este estudio presenta métodos para la sincronización de osciladores a pesar de fallos y comportamientos maliciosos.

Este artículo habla sobre la importancia y las técnicas para reconocer objetos en 3D usando múltiples vistas.

Un nuevo enfoque reduce la coordinación en sistemas multiagente para una mejor navegación.

Mejorando las estrategias de control para sistemas mientras evitamos obstáculos.

Una mirada a cómo las máquinas aprenden de datos pasados sin interacción en tiempo real.

Métodos eficientes para asignar tareas a múltiples robots en entornos en tiempo real.

Una mirada clara a cómo las formas cambian y se adaptan en varios contextos.

MA-COPP ofrece nuevas ideas sobre cómo predecir resultados en entornos complejos con múltiples agentes.

Un altavoz fijo mejora la precisión del seguimiento de vehículos en entornos complejos.