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Ce travail explore le modélisation générative pour des avancées dans les tâches et interactions en robotique.

De nouvelles méthodes améliorent la façon dont les robots apprennent et s'adaptent aux tâches.

TrackSSM améliore la précision de suivi pour des objets dynamiques dans différents environnements.

De nouvelles méthodes améliorent la résilience de l'apprentissage par renforcement face aux entrées adversariales.

Apprends comment la similarité peut booster l'apprentissage machine dans les systèmes de contrôle.

Les chercheurs utilisent la théorie du contrôle optimal pour gérer efficacement des matériaux nematiques actifs.

Combiner SAM et MLLMs pour une meilleure localisation d'objets dans les images.

Découvrez comment l'apprentissage profond aide les robots à organiser des objets du quotidien sur des tables.

Une nouvelle bibliothèque logicielle vise à améliorer le contrôle des mouvements de Baxter dans les applications de recherche.

Un nouveau simulateur fait évoluer des agents capables de culture et de raisonnement.

Un nouveau cadre améliore la capacité des machines à comprendre des environnements 3D à partir d'images 2D.

Découvrez comment la tension dans les feuilles élastiques entraîne des mouvements inattendus et des applications.

Un nouveau modèle pour prévoir les trajectoires humaines en intérieur en utilisant des données géométriques et visuelles.

Explorer l'intersection entre les retours humains et les systèmes multi-agents pour une meilleure collaboration.

Un nouveau cadre améliore le contrôle des Véhicules Sous-Marins Autonomes dans des environnements dynamiques.

Une nouvelle méthode améliore l'étude des systèmes contraints en dynamique hamiltonienne.

Une nouvelle approche améliore la reconnaissance des fruits cachés dans l'agriculture.

Une méthode distribuée pour l'optimisation dans des systèmes en réseau avec des contraintes infinies.

PR2 propose une plateforme innovante pour la recherche et l'éducation en robotique humanoïde.

ERFSL simplifie la création de fonctions de récompense en utilisant de grands modèles de langage.

Un aperçu du contrôle basé sur la planéité et son impact sur les systèmes complexes.

CyberCortex.AI révolutionne la communication des robots et leur efficacité dans plein de domaines.

Découvre les subtilités de la conception et du contrôle des liaisons à boucle unique pour l'automatisation.

Les participants ont relevé des défis compliqués en robotique aux Olympiades de l'IA en utilisant des techniques avancées.

Les robots transforment les tâches de nettoyage à la maison et dans les industries.

Les modèles génératifs créent des données d'entraînement variées, ce qui améliore l'adaptabilité des robots.

Les chercheurs utilisent l'apprentissage par renforcement pour améliorer la navigation hors route des robots à roues.

Un système robotique crée de l'art personnalisé grâce à une interaction en temps réel avec les utilisateurs.

Un aperçu des méthodes efficaces pour suivre des objets dans des vidéos via des modèles semi-paramétriques.

Un nouveau jeu de données améliore la capacité des robots à comprendre et naviguer dans des environnements 3D.

Des chercheurs étudient le mouvement des poissons pour améliorer l'efficacité des robots sous-marins et leurs capacités sensorielles.

Une méthode pour aider des agents divers à travailler ensemble efficacement dans des environnements incertains.

De nouvelles limites d'erreur améliorent la fiabilité du GPR dans des domaines sensibles à la sécurité.

Explorer les avantages du coaching en temps réel dans les systèmes d'ultrason robotisés.

Les charnières en textile améliorent la flexibilité et le mouvement dans les métamatériaux mécaniques.

YoloTag améliore la navigation des drones en détectant des marqueurs fiduciaires en temps réel.

Une nouvelle méthode améliore la correspondance de caractéristiques en combinant la géométrie et les infos de couleur.

De nouvelles méthodes améliorent la performance des systèmes de contrôle face à l'incertitude et aux conditions changeantes.

Une nouvelle méthode améliore le suivi des objets dans les vidéos avec juste une caméra.

De nouvelles méthodes améliorent la capacité des robots à saisir des objets en utilisant des représentations 3D.