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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.

Les robots planifient maintenant leurs mouvements efficacement en utilisant des tâches en langage naturel et des graphes de scène.

Cette recherche propose un nouvel algorithme pour estimer des paramètres dans des systèmes hybrides.

Explorer comment les essaims de robots naviguent à travers des obstacles dans des environnements imprévisibles.

Examiner comment les véhicules autonomes apprennent à conduire ensemble et à rivaliser efficacement.

De nouvelles méthodes améliorent l'efficacité des robots dans des environnements dynamiques avec des obstacles.

Un nouveau modèle permet aux robots de communiquer de manière plus naturelle en utilisant des gestes.

De nouvelles méthodes améliorent le mouvement des robots à travers les obstacles en utilisant des techniques d'enseignement et de répétition.

Une nouvelle méthode améliore la performance des essaims de robots en prédisant et en traitant les pannes tôt.

LiteTrack équilibre vitesse et précision pour le suivi d'objets dans différentes applications.

Explorer comment les transformateurs s'adaptent pour prédire des résultats dans des systèmes inconnus.

Une nouvelle méthode améliore l'estimation des normales dans les nuages de points 3D.

Cet article parle de nouvelles méthodes pour la planification des tâches de cuisine robotique.

Voici CRAMP, une méthode qui améliore la navigation des agents dans des environnements bondés.

Explorer comment la mémoire influence la capacité de l'IA à apprendre avec le temps.

Une nouvelle méthode combine le langage naturel avec la planification structurée pour les robots mobiles.

DFL-TORO améliore l'efficacité de l'apprentissage robotique en utilisant des démonstrations humaines.

Une nouvelle méthode permet aux robots quadrupèdes d'apprendre des mouvements dynamiques de manière plus efficace.

Automatiser l'étiquetage d'objets 3D tout en évaluant l'incertitude pour améliorer l'apprentissage en IA.

Cet article parle de l'optimisation distribuée auto-régénérative pour une résilience réseau efficace.

Une nouvelle méthode de filtrage améliore l'estimation d'état sous des conditions de bruit difficiles.

Les robots peuvent apprendre des tâches efficacement à partir d'une seule démonstration humaine grâce à des nouvelles techniques.

Nouveau cadre améliore le travail d'équipe des robots grâce à une communication décentralisée.

Une étude révèle des insights sur la perception émotionnelle des robots et de leurs homologues numériques.

Comment les explications des robots peuvent améliorer le travail d'équipe et la résolution des erreurs.

Cette étude se concentre sur l'amélioration des capacités de manipulation des robots en utilisant le toucher et la vue.

Une nouvelle méthode améliore la coordination entre les drones et les véhicules terrestres pour des opérations prolongées.

Les robots peuvent mieux s'adapter à de nouveaux terrains en prédisant les préférences des opérateurs.

Une nouvelle méthode pour contrôler de minuscules particules en utilisant des vésicules façonnées montre du potentiel.

Grasp-Anything améliore la détection de prise pour les robots avec des images variées et des descriptions textuelles.

Une nouvelle méthode améliore la façon dont les robots estiment leur état en utilisant des modèles de bruit.

Des recherches montrent que l'IA peut simuler comment les animaux naviguent et se souviennent des endroits.

Cet article examine comment les matériaux granulaires se stabilisent grâce à des cycles de cisaillement répétés.

Le modèle TBTNet améliore la précision de la segmentation avec peu de données.

Explore comment les agents collaborent pour de meilleures solutions dans des tâches complexes.

Une nouvelle méthode améliore les modèles de mouvement des robots sur différentes surfaces.

Un nouvel algorithme améliore le consensus entre les agents dans des environnements complexes.

Une méthode pour améliorer la rapidité de prise de décision dans les systèmes de contrôle prédictif par modèle.

Améliorer l'apprentissage continu en gardant des connaissances grâce aux données du web.