Informatique - Robotique

Le DINO suisse améliore la reconnaissance des objets personnels dans les robots domestiques et les appareils mobiles.

Une nouvelle méthode pour combiner plusieurs scans afin d'améliorer la précision de l'enregistrement des nuages de points.

Des robots sont en train d'être formés pour améliorer la précision des examens échographiques de la TVD.

Un ensemble de données diversifié soutient la recherche sur la technologie radar 4D pour les systèmes autonomes.

Un nouveau cadre améliore la façon dont les véhicules autonomes prennent des décisions dans des environnements de conduite complexes.

Le framework KGpose améliore la reconnaissance d'objets en estimant des poses 6D à partir d'images.

DegustaBot apprend les préférences personnelles pour les mises en table afin de simplifier les arrangements pour le dîner.

Une approche systématique pour l'analyse de sécurité dans des systèmes complexes sous incertitude.

GCS* propose une nouvelle méthode pour un planification de chemin efficace dans des environnements complexes.

MetaUrban simule des environnements urbains pour la recherche et le développement de robots.

UNRealNet améliore la navigabilité des robots dans des terrains difficiles grâce à des techniques avancées.

OmniNOCS améliore la compréhension des objets 3D à partir d'images 2D pour la robotique et la RA.

Une nouvelle méthode améliore la manipulation des robots dans des conditions incertaines.

Un agent robot affine ses méthodes pour interagir avec des objets en utilisant des stratégies avancées.

Un système robotique vise à ramasser les déchets efficacement dans les environnements urbains.

Une nouvelle méthode permet aux robots d'adapter leurs plans de tâche selon les environnements.

Présentation d'un jeu de données pour améliorer les interactions entre les véhicules intelligents et les infrastructures publiques.

PINN-Ray améliore la modélisation de robots souples avec une intégration de la physique et des données.

CLOVER améliore la reconnaissance d'objets chez les robots en utilisant le contexte et des méthodes d'apprentissage innovantes.

Une étude évalue la conception sonore pour l'opération de robots à distance dans des environnements dangereux.

Une nouvelle méthode améliore la façon dont les robots cartographient leur environnement en utilisant des technologies avancées.

Les robots apprennent à équilibrer vitesse et sécurité dans des zones dangereuses.

Un nouveau simulateur VR aide à former les voitures autonomes pour des scénarios de la vraie vie.

Un nouveau dataset vise à soutenir l'automatisation des processus de construction.

Utiliser la réalité mixte pour améliorer les tests de drones contre les attaques de données.

Une nouvelle méthode aide les robots à naviguer et à s'orienter correctement pour les tâches.

OVExp combine le langage et la vision pour une navigation efficace des objets dans des environnements variés.

Partager des expériences pour améliorer le développement futur de la robotique.

De nouvelles fonctionnalités améliorent la précision de la segmentation LiDAR pour une conduite autonome plus sûre.

Nouveau système d'odométrie qui améliore la précision de la navigation des robots en utilisant des capteurs internes.

Une communication efficace est essentielle pour que les robots suivent les instructions humaines correctement.

Les robots s'améliorent pour explorer des endroits inconnus avec une nouvelle méthode.

FR-SLAM améliore la cartographie et la navigation des robots, super important en cas d'urgence.

Comparer les méthodes NeRF et SLAM pour créer des modèles 3D précis.

Une nouvelle échelle évalue comment les gens perçoivent les capacités des robots à travers la communication.

Explorer l'impact du pré-entraînement DINO sur la performance et l'adaptabilité des véhicules autonomes.

De nouvelles méthodes améliorent l'estimation de mouvement grâce à la technologie des caméras événementielles.

Les robots utilisent des signaux LED bon marché pour un positionnement et une collaboration efficaces.

Une nouvelle approche aide les robots à explorer des zones inconnues plus efficacement.

Une nouvelle méthode améliore la coordination et l'efficacité des drones dans des environnements complexes.