Informatique - Robotique

Un dirigeable pliable inspiré de l'origami pour explorer des grottes et plus encore.

Un cadre à faible coût permet aux robots d'apprendre des tâches en observant les humains.

Une nouvelle méthode améliore la façon dont les robots prédisent les futures scènes et les interactions entre objets.

De nouvelles méthodes améliorent la capacité des robots à manipuler des objets avec précision.

Une nouvelle approche à double voie améliore la reconnaissance des objets pour les robots dans des environnements difficiles.

De nouvelles méthodes améliorent la cartographie robotique des espaces intérieurs en utilisant des graphes facteurs et l'apprentissage automatique.

Les quadrotors améliorent la sécurité et l'agilité dans des environnements complexes en utilisant des données de capteurs avancées.

Cette étude se concentre sur la protection des quadricoptères contre les cyberattaques.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage des robots en utilisant des données visuelles et tactiles.

Une nouvelle méthode améliore l'estimation de la position de la caméra dans des conditions d'éclairage et de surface difficiles.

RockTrack améliore le suivi d'objets 3D avec flexibilité et précision dans différents environnements.

Des recherches montrent comment des robots liés peuvent gérer efficacement des surfaces inégales.

La technologie AR améliore la visualisation et le suivi pendant les procédures chirurgicales complexes.

De nouvelles recherches améliorent les méthodes de chirurgie robotique pour plus de précision et de sécurité.

Un nouveau concept évalue l'utilité des caractéristiques d'image pour améliorer les tâches de vision par ordinateur.

Un nouveau système de réalité mixte améliore les examens d’échographie dans les zones reculées.

MGSO améliore la cartographie en temps réel et la localisation pour les robots en utilisant une technologie à caméra unique.

Un cadre innovant améliore l'interaction en temps réel entre les robots et les humains.

Un nouveau contrôleur s'adapte facilement à différents quadricoptères et conditions.

Le système RADER améliore l'apprentissage robotique grâce à des démonstrations sûres en réalité étendue.

Des recherches montrent comment les robots peuvent mieux naviguer en utilisant des plans de sol et des modèles de langage visuel.

Une nouvelle méthode améliore le rendu 3D pour différentes applications.

Un nouveau modèle pour la robotique améliore la vitesse et réduit les besoins en données.

Arena 4.0 améliore l'entraînement des robots avec des environnements réalistes et des fonctionnalités faciles à utiliser.

Un aperçu de comment la pertinence aide les robots à aider les humains efficacement.

Un nouveau cadre améliore la collaboration entre les humains et les robots.

Le dispositif SHULDRD améliore les tests dans les interactions humain-robot en toute sécurité.

Apprends comment les robots s'adaptent et gardent des connaissances grâce à l'apprentissage continu.

Les robots peuvent maintenant répondre à des questions en utilisant la mémoire à long terme.

Une nouvelle méthode d'entraînement améliore les capacités de parkour des robots de manière sûre et efficace.

Les techniques d'IA améliorent la détection des points clés pour des interactions robotiques au top.

Les capteurs RainbowSight améliorent le toucher des robots grâce à un éclairage et un design innovants.

De nouvelles méthodes visent à améliorer la sécurité et le confort dans les véhicules autonomes.

Les robots peuvent améliorer les interactions avec les humains en comprenant leurs comportements.

Avec l'IA, on améliore le tri des déchets par les robots dans les rivières.

Les ingénieurs utilisent des fonctions de barrière de contrôle pour garantir la sécurité dans les technologies autonomes.

Une nouvelle méthode améliore les mouvements des robots et la qualité des produits en fabrication.

Cette recherche améliore les robots SAR en intégrant l'apport humain dans leurs processus d'apprentissage.

De nouvelles méthodes améliorent la façon dont les mouvements humains sont appliqués aux robots.

Un nouveau cadre améliore la planification de l'IA en renforçant la compréhension visuelle et le raisonnement.