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Un contrôleur au pied améliore le mouvement mains libres en réalité virtuelle et en robotique.

Une nouvelle méthode améliore la vision par ordinateur avec des données RGB-D et un apprentissage par curriculum.

Un nouveau cadre améliore la façon dont les modèles comprennent les relations spatiales dans les images.

Ce doc s'intéresse à la synergie entre l'apprentissage fédéré et les applis de contrôle.

La recherche met en avant le besoin de sécurité solide dans les systèmes robotiques intégrant des LLM.

De nouvelles méthodes améliorent la précision du suivi d'objets dans des espaces 3D en utilisant des caméras événementielles.

Cet article examine comment des formes irrégulières se comportent lorsqu'elles roulent sur une pente.

Un nouveau modèle de synapse améliore l'efficacité énergétique dans les réseaux de neurones à pics.

Améliorer les interactions avec des agents virtuels grâce à des gestes spatialement conscients.

NAVINACT mélange planification de mouvement et apprentissage pour des tâches robotiques efficaces.

Un nouveau grappin utilise la succion et des doigts pour améliorer la récolte des fruits.

Un robot capable de jouer au ping-pong à un niveau amateur contre des humains.

Un nouveau cadre améliore la sécurité des systèmes cyber-physiques contrôlés par l'IA.

Les pinces granulaires s'adaptent aux formes pour mieux manipuler les objets en robotique.

Une nouvelle méthode améliore les capteurs de distance pour détecter les changements de surface.

Un aperçu de l'optimisation polynomiale et son importance dans différents domaines.

Comment les robots apprennent à se déplacer efficacement parmi les gens.

Un nouveau cadre améliore la sécurité des robots et leur efficacité dans des environnements imprévisibles.

Un nouvel exécuteur améliore la planification des tâches dans ROS 2 pour les systèmes robotiques.

L'informatique neuromorphique imite le fonctionnement du cerveau pour un traitement efficace dans les appareils modernes.

De nouvelles méthodes améliorent la prise de décision dans des environnements incertains grâce à des approches sans modèle.

Améliorer l'apprentissage vidéo égocentrique grâce à des données exocentriques transformées.

Un nouveau réseau améliore la classification des nuages de points grâce à la traduction d'images.

Explorer les KAN comme une nouvelle approche pour des modèles d'apprentissage par renforcement efficaces.

Apprends comment les splines riemanniennes relient les points en douceur sur des surfaces courbes.

Ce papier examine des techniques d'apprentissage automatique pour le contrôle de feedback dans des systèmes complexes.

DiPGrasp améliore la planification de préhension robotique avec rapidité et flexibilité pour différents doigts.

MIRRER vise à améliorer l'évaluation des robots grâce à des expériences structurées.

Un nouveau modèle génère des vidéos réalistes montrant des mouvements au niveau des parties à partir d'images uniques.

Stratégies pour un contrôle optimal dans des systèmes dynamiques incertains.

Développer des agents qui dialoguent en temps réel pour une meilleure navigation.

Les modèles génératifs profonds boostent l'apprentissage des robots grâce à des techniques et des applications avancées.

Découvre les avantages des CKNs équivariants de groupe pour gérer les variations d'entrée.

Un aperçu des méthodes NeRF et gaussiennes par rapport aux systèmes traditionnels.

Mu-MAE introduit de nouvelles méthodes pour reconnaître les activités humaines à travers plusieurs sources de données.

Une méthode pour entraîner des systèmes d'IA sans données étiquetées.

Un nouveau cadre améliore la planification des tâches et le timing dans les exécuteurs ROS 2 multi-threadés.

Une nouvelle méthode améliore la sécurité du comportement des robots en utilisant des spécifications STL.

Un nouveau robot aide à surveiller les chutes des personnes âgées et améliore les temps de réponse en cas de sécurité.

Un aperçu des systèmes de contrôle, des ensembles de contrôle à chaîne forte et de leur importance.