Cette étude montre comment la mémoire améliore la capacité d'un robot à chercher efficacement.
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La science de pointe expliquée simplement
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Une méthode pour optimiser les tâches des robots dans les opérations d'échantillonnage d'eau.
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Ce système améliore la façon dont les gens bossent avec des robots, rendant les tâches plus simples et plus rapides.
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Examen des méthodes d'apprentissage par renforcement dans l'environnement MuJoCo pour le contrôle des robots.
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Zespol simplifie l'étude des essaims robotiques grâce à une simulation flexible.
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Des études montrent comment la randomisation de domaine aide les robots dans des tâches du monde réel.
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Des recherches montrent qu'une personne peut efficacement superviser un essaim de 100 robots.
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Un aperçu des fichiers URDF et leur impact sur les systèmes robotiques.
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Examiner le rôle de la confiance entre les utilisateurs, les robots et les déployeurs.
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Un nouveau cadre aide les robots à prédire le comportement humain pour des interactions plus sûres.
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Un nouveau robot aide les producteurs de pommes à compter et à mesurer avec précision les petites pommes.
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Cet article présente un système rapide et efficace pour la localisation de robots en utilisant des images 2D.
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Apprends à assigner des tâches aux robots pour une meilleure coopération et efficacité.
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Étudier comment les gens se conforment aux robots dans des environnements de travail.
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Des recherches montrent que la musique influence l'interaction avec les robots grâce à des indices émotionnels.
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Un programme pratique relie la neurosciences à la robotique pour les lycéens.
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Une nouvelle méthode améliore les interactions robotiques grâce à une planification de mouvement basée sur le langage.
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Des recherches montrent une nouvelle méthode pour contrôler des robots sautants grâce à l'apprentissage par renforcement.
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Comment des robots simples peuvent se déplacer en ligne droite sans direction.
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Cette étude se concentre sur l'utilisation du Q-learning pour la navigation des robots dans les bronches.
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VAPORS améliore l'alimentation des robots en combinant planification et actions spécialisées pour une meilleure aide aux repas.
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ReachBot utilise des méthodes avancées pour trouver des fissures pour l'escalade dans des environnements difficiles.
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Une nouvelle approche automatise la conception de la fonction de récompense pour l'apprentissage par renforcement profond chez les robots.
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Un nouveau système aide les robots à naviguer dans les champs de lavande sans GPS.
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Les robots apprennent à suivre des objets en mouvement sans problème.
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Une nouvelle méthode aide les robots à naviguer en toute sécurité sur des terrains difficiles en utilisant des images aériennes.
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Grasp-Anything améliore la détection de prise pour les robots avec des images variées et des descriptions textuelles.
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Une nouvelle méthode permet aux robots de se déplacer rapidement et en toute sécurité autour des obstacles.
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Un ensemble de données créé pour améliorer la navigation des robots dans des environnements variés.
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Les robots peuvent vraiment enseigner l'écriture manuscrite en fonction des styles d'apprentissage de chaque élève.
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De nouveaux robots surmontent les terrains sablonneux grâce à une technologie de vibration innovante.
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Des chercheurs développent des robots qui imitent le mouvement des serpents pour mieux performer dans des terrains difficiles.
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AirExo permet aux robots d'apprendre la manipulation avec tout le bras en utilisant des données du monde réel.
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Les robots s'adaptent à différents terrains en utilisant des données qu'ils collectent eux-mêmes.
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Un nouveau robot apprend à garder l'équilibre en imitant les stratégies de survie naturelles.
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Un système portable collecte des données détaillées sur le comportement des piétons pour améliorer la conception des robots.
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DREAM améliore la façon dont les robots gèrent les tâches et l'énergie dans des environnements difficiles.
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Explorer l'impact de l'IA sur les jeunes apprenants et les méthodes d'enseignement.
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Le planificateur Smac permet une planification de parcours efficace pour les robots mobiles dans différents environnements.
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CURE améliore la performance des robots en optimisant les réglages de manière efficace.
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