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Un aperçu des méthodes formelles pour concevoir des systèmes autonomes sûrs.

Des chercheurs améliorent la navigation des robots grâce à des techniques de planification de mouvement perfectionnées.

Des recherches montrent comment la curiosité aide les robots à en apprendre sur les objets en les explorant.

Combiner le langage et la navigation améliore le fonctionnement des robots dans différents environnements.

Un nouveau jeu de données aide la recherche sur le suivi indoor en utilisant plusieurs types de capteurs.

Présentation de méthodes de contrôle efficaces pour des systèmes à grande échelle en utilisant des observateurs distribués.

Les robots améliorent les tâches de poussée en gérant mieux l'incertitude pendant la manipulation des objets.

Un aperçu de l'intégration de la planification des tâches et de la planification des mouvements en robotique.

JUICER aide les robots à apprendre le montage de meubles avec moins d'exemples.

Le dataset ROBUST aide les chercheurs à résoudre des problèmes de logiciels en robotique.

DaTAPlan améliore la façon dont les robots nous aident dans nos tâches quotidiennes grâce à l'anticipation des tâches.

Un aperçu de comment les observateurs distribués estiment des états dans différentes applications.

COMO aide les ordinateurs à comprendre les environnements avec une seule caméra.

Une nouvelle méthode pour améliorer le contrôle dans les systèmes complexes en utilisant MR-ARL.

Une nouvelle méthode pour anticiper et gérer les pannes dans les voitures autonomes et les drones.

De nouvelles méthodes aident les robots à naviguer efficacement dans des environnements dynamiques.

Explorer comment les designs symétriques améliorent le mouvement et l'efficacité des robots.

La meilleure façon de répondre améliore la coopération entre agents dans des environnements compétitifs.

Un aperçu de comment la théorie de Morse analyse les fonctions de distance et les points critiques.

Koala améliore la façon dont les ordinateurs comprennent les longues vidéos en utilisant des images clés.

De nouvelles techniques permettent de prendre des décisions plus sûres en apprentissage par renforcement grâce à l'aide d'experts humains.

Une méthode pour aider les ordinateurs à identifier les propriétés physiques à partir d'images.

Les actionneurs F-HASEL réalisent des mouvements rapides tout en détectant leur propre déplacement.

Cet article examine à quel point les politiques fonctionnent à partir de modèles approximatifs dans des environnements complexes.

Examiner comment la géométrie de Finsler améliore l'analyse des formes en vision par ordinateur.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage dans des situations multi-objectifs en utilisant des démonstrations antérieures.

Explorer la viabilité de modèles linguistiques plus petits pour une planification efficace des tâches robotiques.

La recherche se concentre sur la réduction des blessures causées par des outils tranchants dans les collaborations entre humains et robots.

Les réseaux de neurones structurellement flexibles améliorent l'adaptabilité pour des tâches diverses.

Cette méthode améliore la qualité des scènes 3D en utilisant des données de caméra et de sonar.

Explore comment les ponts de Schrodinger et le Maximum Caliber éclaire les dynamiques des systèmes complexes.

DTC123 améliore la génération de modèles 3D à partir d'images uniques en utilisant des modèles d'enseignement.

Une nouvelle méthode pour fusionner les données des capteurs améliore la détection d'objets et la cartographie.

Des recherches révèlent de nouvelles méthodes pour mieux contrôler les UGV dans des environnements difficiles.

Une nouvelle méthode améliore les stratégies de décision en utilisant le cadre de la Value-at-Risk.

La recherche met en évidence la nécessité que les robots de trottoir prennent en compte les handicaps de mobilité.

Un aperçu des clés à molette et de leur rôle dans les connexions graphiques efficaces.

La recherche se concentre sur l'amélioration des méthodes de cartographie pour une identification efficace des lieux.

Découvrez comment le contact humain-objet peut améliorer la modélisation 3D à partir d'images.

MemFlow propose une estimation d'optique de flux en temps réel en utilisant un module de mémoire pour une précision améliorée.