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Nouveau modèle améliore le contrôle et la polyvalence des manipulateurs continus dans diverses applications.

Des recherches montrent que des dynamiques variées améliorent l'efficacité des réseaux de neurones à pics.

Une nouvelle approche pour améliorer la prise de décision dans des environnements en évolution.

Une nouvelle méthode améliore le suivi d'objets en utilisant des caractéristiques visuelles et de forme.

Big Foot utilise des aimants pour se déplacer, ce qui donne des idées sur les robots marcheurs.

Explore comment l'apprentissage profond transforme les systèmes de navigation autonome dans différentes applications.

Une nouvelle approche pour améliorer la communication haptique grâce à un design axé sur les tâches.

Cet article parle des processus de décision markoviens robustes et de la complexité d'échantillonnage dans des environnements incertains.

Un nouveau système de drones améliore la vitesse et la précision pour retrouver des personnes disparues pendant les urgences.

De nouvelles méthodes améliorent la collaboration entre les humains et les robots grâce à l'autonomie partagée.

Une nouvelle méthode pour une segmentation sémantique efficace en utilisant CLIP.

Une nouvelle méthode définit des espaces de mouvement sûrs pour les robots, améliorant leur navigation et efficacité.

Une méthode pour simplifier des courbes complexes tout en préservant les caractéristiques essentielles.

PDCNet améliore la précision de la segmentation en combinant efficacement les données RGB et de profondeur.

Utiliser des techniques avancées pour améliorer la sécurité dans les interactions humain-robot.

Un aperçu des dernières méthodes et défis dans le suivi d'objets.

Nouvelle approche axée sur les objets pour des prédictions vidéo plus précises.

Les améliorations dans ARHMM facilitent l'analyse des données de séries temporelles complexes.

Une nouvelle méthode de contrôle améliore la sécurité des robots dans des environnements imprévisibles.

De nouvelles méthodes améliorent la sécurité de la navigation des robots en utilisant des modèles probabilistes avancés.

De nouvelles techniques améliorent les trajets des robots mobiles en utilisant des chanfreins pour une navigation plus fluide.

Un aperçu des variétés de spinor et de leurs variétés sécantes en maths.

Explorer le phénomène des neurones dormants et son impact sur la performance de l'apprentissage par renforcement.

Une nouvelle approche pour créer des modèles 3D détaillés avec juste une image.

Un regard sur la contrôlabilité et la stabilisabilité dans les systèmes port-Hamiltoniens.

Cette étude examine les schémas de mouvement des micro-robots dans des environnements difficiles.

Explorer des méthodes pour garantir une stabilisation rapide dans différents systèmes.

De nouveaux ensembles de données améliorent la clarté et la précision des visuels sous-marins.

Un nouveau cadre améliore l'apprentissage des robots grâce à l'intégration de données linguistiques et visuelles.

Les robots peuvent aider les personnes âgées avec les tâches quotidiennes à la maison.

Un nouvel algorithme améliore l'efficacité pour trouver des solutions variées pour des tâches complexes.

Le dataset COVERED améliore la compréhension des environnements par les robots collaboratifs.

Ce papier parle d'utiliser des rideaux de lumière pour améliorer la navigation des robots et la détection d'objets.

De nouvelles méthodes améliorent la robotique douce grâce à des capteurs intégrés et des actionneurs fluidiques.

CSIRO Data61 met en avant la robotique dans des environnements souterrains complexes.

Les robots mobiles peuvent maintenant soulever des objets lourds en s’appuyant sur leur environnement.

Examiner comment les individus autonomes influencent les dynamiques de groupe et leurs implications plus larges.

Explorer comment les robots collaborent grâce à l'apprentissage par imitation et à la communication.

Combiner le clonage comportemental et les modèles de diffusion booste les capacités de l'apprentissage machine.

Les robots peuvent apprendre les préférences humaines en posant des questions simples pendant les tâches.