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De nouvelles méthodes améliorent la capacité des robots à saisir des objets dans des environnements en désordre.

DiPGrasp améliore la planification de préhension robotique avec rapidité et flexibilité pour différents doigts.

Kalib simplifie la calibration des robots sans marqueurs physiques, améliorant la précision et l'efficacité.

Un nouveau cadre améliore l'apprentissage des robots en utilisant un mélange de bonnes et de mauvaises données.

Un nouveau système améliore comment les machines interagissent avec des objets grâce à des données visuelles et tactiles combinées.

FoAR améliore la performance des robots dans les tâches riches en contact en combinant des données tactiles et visuelles.

Les recherches montrent que comprendre les verbes dans les modèles d'IA multimodaux, c'est pas évident.

Les scientifiques déchiffrent la dynamique du mouvement humain grâce à des recherches innovantes.

Explorer comment les robots apprennent à interagir avec des objets qui changent.

Découvrez comment les robots améliorent leurs compétences dans la manipulation d'objets fragiles.

Une nouvelle méthode aide les robots à manipuler des objets complexes en utilisant des superpoints.

De nouvelles recherches établissent des repères qui améliorent la compréhension des interactions quotidiennes grâce à des vidéos.