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TE-PINN améliore la précision de l'estimation de l'orientation des robots en utilisant des réseaux de neurones et la physique.

Une nouvelle méthode améliore le contrôle des robots à pattes avec des bras.

De nouvelles idées montrent que les encodeurs visuels jouent un rôle actif dans la prise de décision des robots.

La recherche se concentre sur l'amélioration de l'efficacité des robots et de la sécurité aux côtés des humains.

Utiliser des réseaux de neurones pour améliorer les stratégies de contrôle dans la gestion de systèmes complexes.

Une nouvelle approche du SLAM améliore la qualité de la cartographie et du rendu en robotique.

Un cadre révolutionnaire améliore l'efficacité de la sélection des données pour les modèles de machine learning.

Découvre comment les systèmes de contrôle hiérarchiques améliorent l'efficacité et la performance de l'automatisation.

Une nouvelle méthode aide les robots à maîtriser les tâches de manipulation de tissu de manière efficace.

Apprends à créer des systèmes réactifs efficaces qui s'adaptent à leur environnement.

BOMP améliore la capacité des robots à prendre des objets rapidement et précisément dans les bacs.

Une nouvelle approche pour améliorer les mises à jour des modèles ML dans les réseaux edge.

SPOT apprend des tâches en regardant les humains, rendant les robots plus utiles.

Le télescope de 2,3 mètres de l'ANU peut maintenant fonctionner tout seul pour une collecte de données plus rapide.

Découvrez une méthode qui simplifie la création d'algorithmes grâce à l'automatisation intelligente.

De nouvelles méthodes améliorent l'apprentissage des robots dans des tâches complexes grâce à la navigation par objectifs.

Les robots apprennent à s'adapter à leur environnement comme jamais auparavant.

Une nouvelle méthode garantit un platooning de véhicules sûr malgré les retards.

Des chercheurs ont développé AutoOSS pour améliorer la manipulation des molécules à l'échelle nanométrique en utilisant l'IA.

Des chercheurs ont développé des modèles simplifiés pour un meilleur contrôle des mouvements des véhicules chenillés dans l'agriculture.

Un nouveau cadre rend les robots plus intelligents et plus efficaces pour les tâches quotidiennes.

Découvrez comment les dispositifs virtuels aident les robots à interagir en toute sécurité avec des objets fragiles.

Une nouvelle approche améliore la stabilité des robots lors du contact avec différentes surfaces.

La cartographie en temps réel aide les robots à naviguer dans leur environnement de manière sûre et efficace.

Les robots apprennent à se déplacer parmi les gens sans faire de vagues.

Les robots apprennent à saisir des objets mieux dans des environnements en désordre.

Un aperçu de Hybrid Rebeca et de son rôle dans la sécurité des systèmes intelligents.

PV-faultNet propose une solution intelligente pour identifier efficacement les défauts des panneaux solaires.

La nouvelle méthode SuperQ-GRASP améliore la préhension des robots pour des objets plus grands.

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Une nouvelle méthode pour que les robots naviguent efficacement sans formation intense.

Des chercheurs apprennent aux robots à manipuler des objets comme des humains.

Des chercheurs développent des méthodes pour que les robots puissent naviguer dans des zones animées aux côtés des gens.

Les robots peuvent maintenant apprendre des tâches mieux grâce à l'étiquetage automatique des récompenses.

DINO-WM aide les robots à apprendre et à s'adapter sans avoir besoin de se former tout le temps.

Un aperçu de comment les données façonnent les systèmes de contrôle prédictifs.

Découvre comment des robots comme Alice et Bob bossent ensemble de manière efficace.

Apprends comment les robots gardent l'équilibre et suivent des ordres avec des contraintes.

Apprends à gérer efficacement les AGV pour une navigation et une opération au top.

Une nouvelle approche pour régler les contrôleurs robotiques rend le processus plus rapide et moins cher.