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Explorer les dernières techniques de contrôle des robots pour l'efficacité et la sécurité.

Les robots améliorent leurs compétences en manipulation d'objets en gérant l'incertitude grâce à des techniques de pivotement.

De nouvelles méthodes aident les robots à s'adapter aux environnements changeants avec moins d'énergie.

Une meilleure méthode pour créer des données d'entraînement dans le contrôle prédictif de modèle.

Une nouvelle méthode améliore la façon dont les robots apprennent des actions humaines.

Examiner le besoin de systèmes auto-évolutifs dans des environnements changeants.

Une nouvelle méthode simplifie la production de MLWFs pour une analyse des matériaux plus efficace.

Cette étude examine comment les robots peuvent recouvrir des surfaces avec des carreaux de manière efficace.

De nouvelles méthodes d'excavation utilisant l'apprentissage par renforcement hors ligne améliorent l'efficacité et la sécurité.

Une nouvelle méthode améliore l'utilisation de l'énergie dans les robots à câbles pendant les tâches précises.

Explorer comment les robots expliquent les échecs pour maintenir la confiance humaine pendant la collaboration.

Cette étude examine le potentiel de l'apprentissage profond pour créer des Dockerfiles à partir d'exigences de haut niveau.

Une nouvelle méthode améliore la capacité des robots à éviter les obstacles dans des environnements chargés.

De nouvelles méthodes pour le servoing visuel améliorent le contrôle des robots en utilisant des nuages de points 3D.

Explorer les avancées dans le contrôle sans fil des systèmes hydrauliques.

Une nouvelle méthode améliore l'estimation des objets en utilisant plusieurs vues de caméras.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage des robots avec peu de démonstrations.

Un aperçu de comment la combinaison de techniques augmente la sécurité dans l'automatisation.

Les robots apprennent à gérer des tâches riches en contact grâce à des démonstrations visuelles.

Les robots améliorent leur performance en tâche grâce à de meilleures méthodes d'estimation de contact.

De nouveaux algorithmes améliorent la coordination des agents dans les tâches de ramassage et de livraison en cas de retards.

Améliorer l'efficacité des manipulateurs mobiles dans des environnements variés comme les entrepôts.

Présentation d'une méthode axée sur la conversation pour la correction automatique de bugs dans le développement logiciel.

Explore une nouvelle méthode pour mieux gérer les incertitudes dans les systèmes de contrôle.

Une recherche améliore l'efficacité des robots dans la segmentation des cultures en utilisant la distillation des connaissances.

Une nouvelle méthode améliore les capacités des robots pour attraper et placer des objets sans accrocs.

Apprends à automatiser les résultats attendus des programmes en utilisant la probabilité et la récursion.

Un nouveau système de mémoire aide les robots à naviguer efficacement dans des terrains difficiles.

Un système de contrôle à deux couches améliore la stabilité des robots quadrupèdes sur des surfaces glissantes.

Une nouvelle méthode améliore l'estimation des paramètres dans des systèmes changeants pour un meilleur contrôle.

Une méthode pour gérer l'incertitude dans les interactions robotiques avec des objets.

Une méthode pour diriger la covariance pour de meilleures performances du système de contrôle en période d'incertitude.

Un aperçu de comment la clarté et la percevabilité améliorent les opérations des robots.

Une nouvelle méthode apprend aux robots des tâches en jouant plutôt qu'avec des règles strictes.

Une nouvelle méthode pour déduire des contraintes à partir de démonstrations d'experts dans des tâches robotiques.

Les capteurs d'image CMOS permettent une imagerie et un traitement avancés, transformant plusieurs secteurs.

Méthode rapide et économique pour l'identification de systèmes UAV dans des conditions réelles.

Un aperçu des automates temporels déterministes basés sur l'historique et leur importance dans la vérification des systèmes.

Une étude sur l'utilisation des réseaux de neurones bayésiens pour un meilleur contrôle dans des environnements incertains.

Une nouvelle méthode améliore les performances des machines pour différentes tâches en utilisant l'apprentissage profond.