Une nouvelle approche pour filtrer des systèmes complexes en utilisant des modèles PSD gaussiens.
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La science de pointe expliquée simplement
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Un système intelligent pour reconnaître plusieurs langues sans entraînement préalable.
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Une nouvelle méthode améliore la coordination des véhicules sous-marins sans pilote dans des courants dynamiques.
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OmDet-Turbo améliore la détection d'objets en temps réel avec des capacités de vocabulaire ouvert.
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Une nouvelle stratégie de communication pour les systèmes multi-agents améliore l'efficacité et l'adaptabilité.
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Une nouvelle méthode pour améliorer la segmentation sémantique avec peu d'exemples.
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Cet article parle des aspects essentiels de l'apprentissage par renforcement contraint et de ses applications dans le monde réel.
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De nouvelles méthodes améliorent l'efficacité des robots dans des environnements complexes en utilisant des graphes de scène 3D.
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Mélanger HMDP et MPC pour des opérations de véhicules autonomes plus sûres.
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Explorer deux approches basées sur les données pour les systèmes de contrôle.
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Découvre comment la réalité virtuelle transforme le contrôle des robots grâce à la téléopération.
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Un nouveau système de téléopération simplifie l'entraînement des robots grâce à un contrôle humain en temps réel.
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Présentation d'un langage de programmation pour améliorer la prise de décision et l'exécution des tâches par les robots.
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De nouvelles méthodes améliorent la précision de la pose des objets et l'évaluation de l'incertitude en robotique.
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Un nouveau système améliore la navigation des robots et leurs capacités de manipulation d'objets.
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Les robots apprennent en continu pour s'adapter à de nouvelles tâches et environnements.
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Un nouveau modèle améliore l'estimation de profondeur en générant des échantillons RGBD réalistes.
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Voici Motion Mamba, une méthode rapide pour générer des mouvements humains réalistes.
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Notre méthode élimine les auto-intersections dans les formes de corps 3D et les poses.
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Des approches innovantes améliorent la conception de contrôle en utilisant des données et la contractivité dans les systèmes non linéaires.
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Combiner l'apprentissage par renforcement et les méta-opérateurs améliore la prise de décision dans des tâches complexes.
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FastMAC propose une méthode plus rapide pour aligner les nuages de points 3D avec une grande précision.
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Des simulateurs tactiles innovants améliorent les compétences de manipulation d'objets des robots.
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Un nouveau transformateur de vision léger améliore l'estimation de profondeur pour les appareils à faible consommation.
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Cet article présente une nouvelle méthode pour améliorer la stabilité dans les systèmes de contrôle en temps réel.
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Des recherches montrent que planifier à l'avance améliore la vitesse et la précision des mouvements.
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CGPO améliore la prise de décision dans des scénarios incertains avec des actions mixtes.
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Une nouvelle méthode aide les robots à localiser des objets plus efficacement dans des environnements complexes.
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Une nouvelle approche améliore l'analyse des systèmes de contrôle en utilisant l'analyse à valeurs multiples.
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Les robots apprennent à manipuler des objets à partir de leurs expériences plutôt que des conseils humains.
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Une nouvelle méthode améliore la planification pour les robots collaboratifs dans différents environnements.
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Apprends à mesurer les incertitudes dans l'estimation de pose des robots pour une meilleure performance.
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Les robots apprennent à trouver des objets en mouvement dans des environnements dynamiques de manière efficace.
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Ce boulot s'attaque à comment adapter des représentations causales à différents contextes de manière efficace.
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Présentation de modèles Koopman innovants conçus pour la stabilité dans l'apprentissage des systèmes.
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La nouvelle technologie des métalangues offre des capacités de mise au point flexibles pour différentes applications.
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Une nouvelle méthode sépare les éléments en mouvement et statiques dans les environnements urbains.
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Un nouveau jeu de données pour étudier le mouvement humain et la collaboration des robots dans des espaces intérieurs.
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Une ressource conçue pour aider les robots à apprendre des tâches quotidiennes efficacement.
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Une méthode combinant la priorisation des tâches et un calcul efficace pour le contrôle robotique.
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