Informatique - Robotique

Une nouvelle méthode combine la physique et l'apprentissage profond pour prédire avec précision le mouvement humain.

GRaCE améliore la saisie des robots en équilibrant des facteurs clés pour de meilleures performances.

Une nouvelle méthode améliore la sécurité et l'adaptabilité des voitures autonomes dans des environnements changeants.

Cet article parle du rôle de la perception des VE dans la technologie de conduite autonome.

QTOS simplifie la planification des mouvements pour les robots quadrupèdes, améliorant ainsi leurs performances.

Une nouvelle méthode améliore la façon dont les robots apprennent des tâches dans des situations réelles.

Un cadre utilisant un masquage aléatoire améliore la prédiction des mouvements des véhicules et des piétons.

La recherche vise à améliorer la sécurité des cobots grâce à des méthodes de contrôle innovantes.

Outram améliore le positionnement des robots avec une nouvelle méthode de localisation LiDAR.

Des chercheurs développent des robots qui apprennent le tennis de table en se basant sur des démonstrations humaines.

Un nouveau cadre améliore l'efficacité dans la coordination multi-robots et l'exécution des tâches.

Découvrez comment des techniques de mesure améliorées boostent la perception et la performance des robots.

Le système de Directeur améliore le comportement des robots en simplifiant les transitions de tâches et en augmentant leur adaptabilité.

Cette étude explore la prédiction de mouvement à travers des technologies de capteurs en tissu et rigides.

RobotPerf mesure la performance des robots sur différents setups matériels en utilisant ROS 2.

Les robots planifient maintenant leurs mouvements efficacement en utilisant des tâches en langage naturel et des graphes de scène.

Explorer comment les essaims de robots naviguent à travers des obstacles dans des environnements imprévisibles.

Examiner comment les véhicules autonomes apprennent à conduire ensemble et à rivaliser efficacement.

De nouvelles méthodes améliorent l'efficacité des robots dans des environnements dynamiques avec des obstacles.

Un nouveau modèle permet aux robots de communiquer de manière plus naturelle en utilisant des gestes.

De nouvelles méthodes améliorent le mouvement des robots à travers les obstacles en utilisant des techniques d'enseignement et de répétition.

Une nouvelle méthode améliore la performance des essaims de robots en prédisant et en traitant les pannes tôt.

Cet article parle de nouvelles méthodes pour la planification des tâches de cuisine robotique.

Voici CRAMP, une méthode qui améliore la navigation des agents dans des environnements bondés.

Une nouvelle méthode combine le langage naturel avec la planification structurée pour les robots mobiles.

Apprends à utiliser Tabularray pour faire des designs de tables efficaces en LaTeX.

DFL-TORO améliore l'efficacité de l'apprentissage robotique en utilisant des démonstrations humaines.

Une nouvelle méthode permet aux robots quadrupèdes d'apprendre des mouvements dynamiques de manière plus efficace.

Recherche sur la détection d'objets inhabituels dans les véhicules autonomes grâce à des techniques d'imagerie avancées.

Automatiser l'étiquetage d'objets 3D tout en évaluant l'incertitude pour améliorer l'apprentissage en IA.

Les robots peuvent apprendre des tâches efficacement à partir d'une seule démonstration humaine grâce à des nouvelles techniques.

Nouveau cadre améliore le travail d'équipe des robots grâce à une communication décentralisée.

Une étude révèle des insights sur la perception émotionnelle des robots et de leurs homologues numériques.

Comment les explications des robots peuvent améliorer le travail d'équipe et la résolution des erreurs.

Cette étude se concentre sur l'amélioration des capacités de manipulation des robots en utilisant le toucher et la vue.

Une nouvelle méthode améliore la coordination entre les drones et les véhicules terrestres pour des opérations prolongées.

Les robots peuvent mieux s'adapter à de nouveaux terrains en prédisant les préférences des opérateurs.

Grasp-Anything améliore la détection de prise pour les robots avec des images variées et des descriptions textuelles.

Explorer les améliorations en apprentissage par renforcement pour une conduite autonome au top.

Une nouvelle méthode améliore la façon dont les robots estiment leur état en utilisant des modèles de bruit.