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Une nouvelle approche améliore la manipulation d'objets par les robots en mesurant les marges d'énergie pour la robustesse.

Apprends comment décomposer des tâches complexes aide les robots à naviguer efficacement.

Le nouveau cadre GEASD améliore l'exploration dans des environnements avec des récompenses rares.

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De nouveaux algorithmes améliorent la prise de décision dans des environnements contraints.

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Une méthode pour simplifier des défis de recherche de chemin multi-agents complexes en les décomposant en plus petites parties.

Apprendre aux robots à faire des trucs par des démonstrations simples montre un super potentiel d’adaptation.

Explorer comment les robots peuvent aider à la croissance et à l'apprentissage des enfants.

Une nouvelle méthode combine des techniques traditionnelles avec des réseaux neuronaux pour une meilleure localisation du son.

PIPER améliore l'apprentissage par renforcement en utilisant des retours basés sur les préférences pour gérer les récompenses rares.

Cet article présente une méthode pour contrôler la forme d'objets flexibles en utilisant le RL hors ligne.

De nouvelles méthodes améliorent la façon dont les robots cartographient leur environnement pour des tâches spécifiques.

De nouveaux capteurs tactiles améliorent la façon dont les robots interagissent avec les objets.

Une nouvelle méthode améliore la capacité des robots à saisir des objets de manière efficace et sécurisée.

Cette étude explore comment les robots apprennent à marcher à travers l'expérience et la symétrie.

Une nouvelle méthode améliore le travail d'équipe entre les robots dans des environnements complexes.

Une méthode pour créer des contrôleurs adaptables pour différents designs de robots.

L'apprentissage automatique s'attaque à la prise de décision avec des infos limitées en utilisant des méthodes innovantes.

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Un nouveau cadre aide les robots à apprendre les préférences individuelles pour les tâches ménagères.

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Les systèmes robotiques façonnent l'avenir de la neurochirurgie, améliorant la sécurité et la précision.

Recherche sur l'optimisation du ciblage laser des UAV et la planification de mouvement.

Cette étude présente des méthodes pour la synchronisation des oscillateurs malgré des pannes et des comportements malveillants.

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Une nouvelle approche réduit la coordination dans les systèmes multi-agents pour une meilleure navigation.

Améliorer les stratégies de contrôle pour les systèmes tout en évitant les obstacles.

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MA-COPP offre de nouvelles perspectives pour prédire les résultats dans des environnements complexes avec plusieurs agents.

Un haut-parleur fixe améliore la précision du suivi des véhicules dans des environnements complexes.