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Les robots utilisent des images pour comprendre et manipuler des objets, améliorant les interactions à la maison.

Un nouveau modèle prédit les formes d'objets flexibles pendant la manipulation robotique.

Explorer comment la technologie façonne nos expériences quotidiennes et nos possibilités futures.

De nouvelles méthodes améliorent la performance des robots dans diverses tâches.

Une nouvelle méthode simplifie la planification des mouvements pour les robots à deux bras.

Des chercheurs proposent une approche bayésienne pour améliorer la prise de décision chez les agents intelligents.

La nouvelle méthode BAdam améliore l'apprentissage continu pour les robots, en gardant les connaissances précédentes tout en apprenant de nouvelles tâches.

i-Octree améliore la façon dont les robots gèrent et recherchent des données 3D.

Un nouvel outil améliore la capacité des robots à manipuler de petits objets.

EgoObjects offre un énorme ensemble de données pour comprendre les objets d'un point de vue à la première personne.

Une nouvelle méthode aide les robots à naviguer en toute sécurité sur des terrains difficiles en utilisant des images aériennes.

Étudier comment plusieurs robots peuvent se déplacer en formation pour plus d'efficacité.

Une méthode pour estimer les données de manière précise en utilisant la collaboration entre appareils.

Le dataset YCB-Ev améliore l'estimation de pose en utilisant des données RGB-D et des caméras à événements.

Ce guide relie la peinture robotique dans les simulations et le monde réel grâce à l'IA.

Une nouvelle méthode améliore la façon dont les robots explorent les environnements souterrains de manière efficace.

Une méthode pour améliorer l'apprentissage continu en apprentissage automatique grâce aux données en continu.

Les robots améliorent la navigation en identifiant les matériaux qui les entourent pour une localisation précise.

Cette méthode améliore la planification des trajets des robots mobiles dans des environnements changeants.

Les astrocytes améliorent la performance et la tolérance aux pannes des réseaux de neurones à impulsions.

Les machines apprennent des experts pour s'adapter à des environnements imprévisibles.

Un aperçu des systèmes de coordonnées importants utilisés en géométrie et leurs applications.

Une nouvelle méthode combine la physique et l'apprentissage profond pour prédire avec précision le mouvement humain.

Un nouveau cadre améliore la précision de l'alignement des données 3D à travers différents capteurs.

La recherche explore des techniques d'apprentissage automatique pour étudier les comportements des matériaux souples.

Une nouvelle méthode améliore la localisation des caméras en temps réel dans des environnements changeants.

GRaCE améliore la saisie des robots en équilibrant des facteurs clés pour de meilleures performances.

QTOS simplifie la planification des mouvements pour les robots quadrupèdes, améliorant ainsi leurs performances.

Une nouvelle méthode améliore la façon dont les robots apprennent des tâches dans des situations réelles.

La recherche vise à améliorer la sécurité des cobots grâce à des méthodes de contrôle innovantes.

Découvre comment la coopération entre agents améliore l'allocation des ressources et la performance du système.

Une nouvelle méthode améliore les prévisions de mouvement dans des environnements 3D en utilisant des points de contact.

Les robots apprennent les objectifs humains grâce à un apprentissage inverse actif pour des interactions plus sûres.

Outram améliore le positionnement des robots avec une nouvelle méthode de localisation LiDAR.

Des chercheurs développent des robots qui apprennent le tennis de table en se basant sur des démonstrations humaines.

Un nouveau cadre améliore l'efficacité dans la coordination multi-robots et l'exécution des tâches.

Découvrez comment des techniques de mesure améliorées boostent la perception et la performance des robots.

Le système de Directeur améliore le comportement des robots en simplifiant les transitions de tâches et en augmentant leur adaptabilité.

Cette étude explore la prédiction de mouvement à travers des technologies de capteurs en tissu et rigides.

RobotPerf mesure la performance des robots sur différents setups matériels en utilisant ROS 2.