Une méthode simple pour des mouvements de perso naturels dans les anims et les jeux.
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La science de pointe expliquée simplement
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Apprends comment les dégâts de véhicule améliorent l'engagement et le réalisme dans les jeux.
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Le projet vise à donner des explications en langage naturel pour les actions des véhicules automatisés.
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Un nouveau capteur améliore l'interaction des robots avec les humains grâce à une double fonctionnalité.
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Une étude sur le comportement des conducteurs en suivant des véhicules de tête dans différentes situations.
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De nouvelles méthodes améliorent l'entraînement des robots pour des tâches du monde réel en utilisant la stochastique intrinsèque en temps réel.
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Une nouvelle méthode utilise la symétrie et des démonstrations pour aider les robots à apprendre plus vite.
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Découvrez SolverX, un solveur rapide pour les problèmes de contrôle des robots en utilisant des systèmes affines par morceaux.
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Les robots améliorent leurs mouvements en apprenant des démonstrations humaines.
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Ce papier examine comment l'IA Edge peut améliorer l'efficacité énergétique dans la conduite autonome.
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Le benchmark RoboBEV évalue les systèmes BEV face à des défis du monde réel.
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PPCNet améliore l'efficacité des tâches de picking dans les robots grâce à une planification de chemin avancée.
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Des chercheurs ont développé de nouveaux doigts robotiques avec une meilleure prise et un look plus naturel.
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Une nouvelle méthode améliore la sécurité dans la robotique et les véhicules autonomes en gérant l'incertitude des capteurs.
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Une méthode pour que les robots apprennent les gestes de la main grâce à la technologie des caméras.
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Un nouveau cadre améliore les agents DRL pour la conduite autonome dans des environnements réels.
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Enquêter sur comment la symétrie façonne l'apprentissage chez les agents grâce à l'inférence active.
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Une nouvelle méthode améliore la rapidité et la précision dans l'estimation de la profondeur de pénétration pour la robotique.
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Aerostack2 propose une approche standardisée pour développer des robots aériens autonomes.
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Une boîte à outils open-source pour améliorer l'efficacité de la conception en robotique douce.
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La recherche améliore le mouvement des robots sur des surfaces inégales grâce à des techniques de données avancées.
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Combiner le LIDAR avec des images en niveaux de gris améliore la précision et économise de l'énergie.
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Un nouveau design de robot doux imite les mouvements des pinnipèdes pour améliorer sa polyvalence.
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Une nouvelle méthode pour simuler comment les textiles se comportent lors des collisions.
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Une approche systématique pour contrôler des groupes de robots pour une navigation efficace.
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PCPNet améliore les prédictions de nuages de points futurs pour les voitures autonomes en utilisant des données passées.
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TransFusionOdom améliore le positionnement des robots en fusionnant les données LiDAR et IMU.
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La recherche améliore l'imagerie sonar avec des effets d'écho au sol simulés.
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Les dual-quaternions mélangent rotation et translation, propulsant des avancées dans différents domaines.
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Une nouvelle méthode apprend aux robots quadrupèdes à sauter efficacement dans différentes directions.
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Combiner les données de la caméra et du LiDAR améliore le positionnement des robots dans différents environnements.
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Un nouveau cadre combine la planification classique et les VLM pour améliorer l'exécution des tâches des robots.
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Une nouvelle méthode améliore la sécurité des mouvements des robots avec une évitement d'obstacles en temps réel.
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Un aperçu de comment HDT améliore l'efficacité de l'apprentissage automatique.
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Combiner des caméras 3D et des IMUs assure des interactions sûres entre les humains et les robots.
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La robotique se concentre sur l'amélioration des performances des robots mobiles grâce à l'optimisation du placement de base.
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Ce doc parle de l'utilisation de nuées de USV pour nettoyer les déchets marins.
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Une nouvelle approche pour guider des robots dans des cultures denses sans GPS.
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