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Explora las Funciones de Barrera de Control de Campo Medio para una gestión de enjambres más segura.

Equilibrar el avance y la seguridad en los sistemas autónomos es clave para el desarrollo futuro.

Explorando el ajuste fino eficiente en parámetros para la precisión y la incertidumbre en la estimación de profundidad.

Los investigadores están entrenando barcos autónomos para atracar usando técnicas de expertos.

Una mirada a cómo las máquinas aprenden a través de la Integración de Conocimiento en Múltiples Etapas.

Explorando cómo los gemelos digitales mejoran el potencial de los barcos autónomos de superficie.

Los investigadores demuestran que los drones pueden seguir objetivos en movimiento de forma autónoma, evitando colisiones.

SCP ayuda a predecir resultados mientras considera cambios en el comportamiento estratégico.

Explora los principios de los sistemas no holonómicos y su papel en el movimiento.

Un nuevo enfoque combina el reconocimiento visual y el razonamiento para una mejor comprensión de imágenes.

Presentamos la Función de Lyapunov de la Barrera de la Zona Suave para mejorar la seguridad en los sistemas de control.

Los investigadores están avanzando en microrrobots para tareas como la monitorización del medio ambiente y la búsqueda y rescate.

Explorando los avances en la computación óptica y la búsqueda de dispositivos compactos.

Este documento evalúa métodos de ANN para un rendimiento eficiente en dispositivos de borde.

Usando funciones de densidad para ayudar a los robots a navegar de manera segura en entornos concurridos.

Este documento presenta un nuevo método para que los robots cooperen mejor en las tareas.

Helvipad proporciona información de profundidad a partir de imágenes de 360 grados, ayudando al aprendizaje automático.

Explorando el papel de los sensores en la navegación autónoma por vías fluviales interiores.

HPRM mejora la comunicación en robótica, haciendo que los sistemas sean más rápidos y seguros.

Descubre cómo RGBDS-SLAM está cambiando la navegación y el mapeo de robots.

Aprende cómo los agentes autónomos operan de manera segura en entornos competitivos.

UniMLVG genera videos de conducción realistas, mejorando la navegación de autos autónomos.

El trabajo en equipo y la tecnología se unen para un seguimiento efectivo de objetivos móviles.

Los robots desarrollan estrategias más inteligentes para superar a sus adversarios usando TAB-Fields.

Descubre cómo los sistemas ISAC están cambiando la tecnología y la comunicación.

Un modelo innovador mejora la fiabilidad del reconocimiento de imágenes frente a ataques.

Descubre cómo el Aprendizaje por Refuerzo Agnóstico a Políticas cambia la toma de decisiones en máquinas.

Revolucionando la navegación de drones con aprendizaje auto-supervisado y cámaras de eventos.

Aprende cómo el middleware transforma la comunicación para vehículos autónomos.

Un sistema que permite a los agentes de IA aprender usando comandos en lenguaje natural.

Descubre cómo el Control Predictivo Modelado mejora las habilidades de decisión de las máquinas.

OV-VSS revoluciona la forma en que las máquinas entienden el contenido de video, identificando nuevos objetos sin problemas.

Un nuevo método para que los agentes trabajen juntos usando sugerencias de acción.

El aprendizaje por refuerzo mejora la gestión autónoma del creciente número de naves espaciales en órbita.

Cómo los vehículos autónomos pasan de manera segura por espacios reducidos con tecnología ingeniosa.

IR-PFT permite que los robots mejoren su toma de decisiones al reutilizar experiencias pasadas.

Descubre cómo los sistemas multiagente reflejan nuestros desafíos de coordinación diaria.

La monitorización innovadora en tiempo real mejora la seguridad y la estabilidad en drones y barcos.

ParMod ofrece un nuevo enfoque para abordar desafíos complejos en el aprendizaje por refuerzo.

Los drones ahora pueden aterrizar de forma segura gracias a la tecnología avanzada y los datos inteligentes.