Informatique - Robotique

Une nouvelle méthode permet de contrôler des véhicules autonomes sans données du monde réel.

De nouvelles méthodes améliorent la compréhension et les applications des systèmes robotiques souples.

Les robots peuvent apprendre des compétences de manipulation grâce à des méthodes d'apprentissage basées sur la vidéo.

Explorer des méthodes pour améliorer les performances des robots dans des environnements imprévisibles.

CaveSeg améliore la navigation des robots et la cartographie des grottes sous-marines.

Une nouvelle méthode améliore la coopération dans des environnements multi-agents pour une meilleure prise de décision.

Une nouvelle approche améliore la performance des voitures de course autonomes en utilisant l'apprentissage en temps réel.

Un nouveau cadre pour améliorer la sécurité et la performance dans les systèmes robotiques hybrides.

Une nouvelle méthode améliore la sécurité et l'efficacité des robots dans des environnements dynamiques.

Une nouvelle méthode améliore la planification de trajet pour la collecte de données en robotique et en IA.

Présentation de l'apprentissage par renforcement adaptatif et sûr pour une meilleure sécurité dans les systèmes robotiques.

TransformLoc améliore la localisation des essaims de MAV en fusionnant des robots volants avancés et basiques.

Une nouvelle méthode améliore la prise de décision dans l'apprentissage de politique hors ligne.

La recherche révèle des complexités dans la conception et les méthodes de contrôle des robots souples.

Un nouveau système combine des capteurs pour améliorer la navigation des robots et leur fiabilité.

Une nouvelle méthode améliore l'imagerie des télescopes pour les planètes lointaines.

Examiner les dangers d'intégrer des modèles de langue dans des systèmes robotiques.

Une nouvelle approche de contrôle prédictif modèle améliore la sécurité dans les systèmes robotiques.

RAG-Driver renforce la confiance dans les voitures autonomes grâce à des explications de décisions plus claires.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité énergétique pour la couverture de zone par les drones.

Une étude examine l'assistance robotique pour les personnes malvoyantes.

Une nouvelle approche améliore la validation de sécurité pour les véhicules autonomes grâce à des techniques de simulation efficaces.

Une nouvelle méthode améliore la prise de décision dans la conduite autonome pour mieux gérer le trafic.

Une nouvelle méthode améliore les tests de sécurité des véhicules autonomes dans des conditions réelles.

Un aperçu de la création de systèmes de mesure abordables pour équilibrer des robots.

Une nouvelle méthode aide les robots à suivre des commandes complexes de manière plus efficace.

Cet article explore comment l'inférence active influence le mouvement et la prise de décision.

De nouvelles méthodes aident les robots à naviguer en utilisant des entrées visuelles sans cartes complexes.

Une nouvelle méthode améliore la façon dont les robots comprennent leur environnement pour une meilleure navigation.

Nouveau jeu de données vise à améliorer la compréhension du toucher par les machines grâce à la vision et au langage.

La recherche se concentre sur des filtres de sécurité fluides pour améliorer la performance des véhicules autonomes.

Examiner comment les VAI peuvent améliorer la sécurité routière tout en maintenant le flux de circulation.

Améliorer la sécurité des machines grâce à de meilleurs contrats de perception et des approches basées sur l'apprentissage.

Une approche complète pour détecter les anomalies dans les opérations aériennes en utilisant des méthodes avancées.

Une nouvelle méthode aide les troupes à naviguer en toute sécurité sans dépendre du GPS.

Découvrez BeTAIL, une nouvelle méthode pour améliorer les courses de robots grâce à l'apprentissage par imitation.

Un nouveau jeu de données vise à améliorer la manipulation d'objets par les robots en utilisant des mouvements ressemblant à ceux des humains.

MoNet améliore la capacité des robots à apprendre et à fonctionner de façon autonome dans des environnements du monde réel.

Une méthode flexible en RL qui ajuste les taux de contrôle pour de meilleures performances et efficacité.

Une nouvelle méthode aide les robots à apprendre des tâches en utilisant des données simulées.