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Une nouvelle méthode aide les robots à apprendre des tâches en regardant des démonstrations humaines.

Une nouvelle méthode permet aux robots d'apprendre des tâches grâce aux interactions humaines.

Un nouveau modèle permet aux robots d'apprendre des actions à partir de vidéos, améliorant ainsi leurs performances.

De nouvelles techniques améliorent la façon dont les robots partagent leurs expériences avec les humains.

AssistantX est un assistant robotique intelligent conçu pour des tâches de bureau dynamiques.

AP-VLM améliore la perception des robots et leur interaction grâce à des techniques de perception active.

Des chercheurs améliorent la performance des robots bipèdes grâce à des systèmes de contrôle innovants.

Un nouveau cadre aide les robots à planifier des actions en utilisant des signaux tactiles dans des conditions de faible visibilité.

Une nouvelle méthode aide les robots à apprendre le travail d'équipe grâce au soutien des humains.

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

Une étude révèle comment le mouvement influence la confiance entre humains et robots lors du travail en équipe.

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

GravMAD aide les robots à apprendre des tâches dans des espaces 3D grâce à des sous-objectifs.

Une nouvelle approche rend le contrôle des robots humanoïdes plus intuitif et efficace.

Des recherches montrent que les schémas d’attention améliorent la communication et le travail d’équipe entre les agents artificiels.

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

Un guide pour utiliser un langage simple pour les commandes des robots.

Une nouvelle méthode aide les robots à accomplir des tâches plus efficacement en décomposant les objectifs.

Shmoobot utilise des bras pour améliorer son agilité et son équilibre dans la navigation du monde réel.

Une étude montre comment les robots améliorent la reconnaissance pour les tâches de pick-and-place.

Enquête sur l'impact des données d'entraînement diversifiées sur le mouvement des robots humanoïdes.

De nouvelles méthodes améliorent la sécurité des robots et leurs interactions avec les humains.

Une nouvelle approche réduit les erreurs dans l'apprentissage des robots à partir des démonstrations humaines.

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

Une manière amusante pour tout le monde d'aider à enseigner aux robots grâce à des données collectées en foule.

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

Un aperçu de comment les robots apprennent et des obstacles qu'ils rencontrent.

Une nouvelle méthode améliore la façon dont les robots se repèrent sur l'ISS.

Apprendre aux robots à poser des questions améliore leurs compétences en navigation.

Les robots apprennent à gérer des situations compliquées avec la récupération centrée sur les objets.

Découvrez comment le Robot-Centric Pooling améliore la compréhension des robots sur eux-mêmes et leur environnement.

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.

Une nouvelle méthode aide les robots à améliorer leur prise de décision en utilisant des connaissances passées.

De nouveaux systèmes de mémoire aident les robots à s'adapter aux environnements changeants à la maison et au boulot.

Les robots apprennent à fusionner les infos sensorielles pour mieux comprendre et réagir.

Un aperçu de comment VLM améliore les tâches de navigation des robots.

Explorer comment les robots s'adaptent et gardent des connaissances dans des environnements domestiques changeants.

De nouvelles méthodes aident les robots à apprendre efficacement de leurs expériences passées et futures.