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La investigación avanza en métodos para que los robots naveguen de forma más segura usando técnicas de estimación de incertidumbre.

La combinación de sensores visuales y hápticos mejora la estimación de la posición para una colaboración más segura entre humanos y robots.

Examinando la necesidad de verificación formal en la tecnología de detección de objetos.

Explora la evolución y los beneficios de YOLO en la detección de objetos.

Un nuevo enfoque de entrenamiento mejora la seguridad de los robots y su adaptabilidad en la realización de tareas.

Un conjunto de datos para mejorar el rendimiento de vehículos autónomos en diferentes condiciones climáticas.

El estudio evalúa el diseño de sonido para la operación remota de robots en entornos peligrosos.

Explorando métodos para crear controladores confiables en diferentes entornos.

La investigación mejora los biosensores para detectar minas terrestres de manera segura y efectiva.

Nuevos métodos mejoran la seguridad en los coches autónomos ante obstáculos impredecibles.

Una mirada a la estimación del rango de salida usando Recocido Simulado en redes neuronales.

Un método para ayudar a los agentes a navegar entornos complejos de manera más eficiente.

Un programa para enseñar verificación de modelos para el desarrollo de software confiable.

La investigación se centra en mejorar las defensas del aprendizaje automático contra ataques adversariales.

Un nuevo enfoque simplifica el diseño de control mientras asegura la seguridad en sistemas no lineales.

Examinando cómo el aprendizaje automático se adapta a objetivos en movimiento en situaciones en tiempo real.

El nuevo modelo NightFormer mejora el procesamiento de imágenes nocturnas para una navegación más segura.

Un nuevo método de navegación mejora la seguridad de los robots en entornos concurridos.

Un nuevo método mejora la claridad de imagen para vehículos autónomos en mal tiempo.

Un nuevo método de aprendizaje automático prioriza la seguridad en sistemas autónomos.

Aprende cómo los sistemas de control mantienen a los robots y drones seguros en diferentes entornos.

Nuevo método mejora la seguridad y el rendimiento en tecnologías autónomas.

Presentamos ERF-CondLaneNet para mejorar la detección de carriles en situaciones complejas de carretera.

La sensibilidad adaptativa de la piel mejora la seguridad en las interacciones entre humanos y robots.

Un método ayuda a los robots cuadrúpedos a mantenerse seguros mientras llevan cargas variadas.

Un nuevo método ayuda a los robots a interactuar de manera segura con las personas.

Un nuevo método mejora la seguridad de los vehículos autónomos en situaciones riesgosas.

Un estudio sobre cómo controlar el movimiento vertical para mejorar la comodidad y seguridad en los vehículos.

Un evento para mejorar los modelos de segmentación de imágenes para coches autónomos más seguros.

Un nuevo método mejora la detección de peligros en la carretera para sistemas de conducción avanzada.

Nuevas estrategias mejoran la seguridad y eficiencia del movimiento de robots en entornos complejos.

Presentamos EfficientCrackNet para infraestructuras más seguras mediante una detección de grietas precisa.

Un nuevo método mejora la seguridad de los robots al adaptarse a las condiciones en tiempo real.

SPARQ mejora la supervisión de seguridad para vehículos autónomos al abordar fallos de percepción.

Un método para manejar datos de sensores conflictivos en vehículos autónomos para mejorar la seguridad.

Una nueva tecnología mejora la seguridad de la inspección del combustible nuclear gastado.

Descubre cómo Safe RL asegura interacciones de IA más inteligentes y seguras.

Proteger los modelos de regresión profunda de amenazas ocultas es clave para la seguridad.

Los ingenieros usan Funciones de Barrera de Control para mantener a los robots seguros alrededor de las personas.

Los robots con patas aprenden a trabajar juntos de forma segura para tareas de levantamiento pesado.