Últimos artículos para Robótica

Presentamos el Aprendizaje por Refuerzo Seguro Adaptativo para mejorar la seguridad en sistemas robóticos.

Este estudio investiga un nuevo método para la coincidencia de imágenes centrado en regiones texturizadas.

TransformLoc mejora la localización de enjambres de MAV al unir robots voladores avanzados y básicos.

La investigación examina cómo modelos simples muestran comportamientos complejos y agencia.

Una nueva técnica permite mover objetos en entornos caóticos usando ondas de sonido.

Un nuevo método mejora la sincronización en osciladores débilmente acoplados para varias aplicaciones.

Un nuevo método mejora la toma de decisiones en sistemas de agentes colaborativos.

Un nuevo método mejora la toma de decisiones en el aprendizaje de políticas fuera de línea.

Un método para que los agentes optimicen soluciones sin coordinación central.

Este estudio examina modelos de adaptación motora en entrenamiento de marcha robótica.

La investigación revela complejidades en el diseño y los métodos de control de robots blandos.

Un nuevo sistema combina sensores para mejorar la navegación y la fiabilidad de los robots.

Examinando los sesgos de estimación y su impacto en las técnicas de aprendizaje por refuerzo.

GPSINDy mejora el modelado de sistemas dinámicos a pesar de los datos ruidosos.

Un nuevo enfoque para la segmentación de imágenes mejora el reconocimiento de objetos en varios sectores.

Usando RL, la asimilación de datos mejora la precisión de las predicciones en entornos caóticos.

Una mirada a los riesgos asociados con los agentes de lenguaje y sus marcos.

Este estudio se centra en mejorar los métodos de aprendizaje continuo en tareas semánticas 3D.

Nuevos métodos de filtrado mejoran el seguimiento de objetos para varias aplicaciones.

Examinando los peligros de integrar modelos de lenguaje en sistemas robóticos.

El nuevo enfoque de control predictivo de modelos mejora la seguridad en los sistemas robóticos.

Este artículo habla sobre cómo DPETS mejora la estabilidad y el control en el aprendizaje por refuerzo.

Los investigadores encuentran formas de proteger datos sensibles en entornos de agentes cooperativos.

Un nuevo método mejora el aprendizaje de los robots a partir de datos simulados para situaciones de la vida real.

Aprende cómo SMPC equilibra la seguridad y el rendimiento en sistemas inciertos.

Un estudio investiga la asistencia robótica para personas con discapacidades visuales.

Este artículo presenta un nuevo método para afinar de manera eficiente los sistemas de control robóticos.

Este estudio revela cómo los LLMs mejoran la eficiencia en la planificación y las tasas de éxito.

Un nuevo algoritmo combina BQL y CFR para un mejor aprendizaje en entornos dinámicos.

Una mirada a la creación de sistemas de medición asequibles para robots equilibradores.

Un nuevo método ayuda a los robots a seguir comandos complejos de manera más efectiva.

Este artículo explora cómo la inferencia activa moldea el movimiento y la toma de decisiones.

Las cámaras basadas en eventos mejoran la lectura de códigos de barras y señales borrosas.

Usar cámaras y puntos de referencia mejora el seguimiento de ubicación en entornos donde no hay GPS.

Este artículo explora el despliegue eficiente de enjambres de UAV para una mejor cobertura del área.

Nuevos métodos ayudan a los robots a navegar usando información visual sin mapas complejos.

Explorando cómo el magnetismo influye en la forma de cintas elásticas ferromagnéticas.

Una mirada al Mapa Auto-Organizado Contínuo y sus capacidades de aprendizaje.

Un nuevo método para que los agentes de IA aprendan de su entorno usando código.

Este artículo explora cómo la augmentación de datos mejora el aprendizaje en el aprendizaje por refuerzo profundo.