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Un nouveau cadre améliore l'apprentissage même sans retour.

Examen des techniques de contrôle de formation pour plusieurs agents en utilisant des contraintes de distance et d'orientation.

Les avancées en IA se concentrent sur l'évaluation de l'incertitude dans la détection d'objets par des robots.

Une nouvelle méthode améliore la planification de trajet des UAV dans des environnements dynamiques.

Des chercheurs examinent les LLM pour guider les mouvements de marche des robots avec des instructions textuelles.

Des chercheurs ont développé une méthode pour contrôler efficacement des robots avec différents designs.

Une nouvelle méthode améliore la façon dont les robots interprètent en toute sécurité les instructions des utilisateurs.

Une nouvelle méthode permet de contrôler des véhicules autonomes sans données du monde réel.

De nouvelles méthodes améliorent la compréhension et les applications des systèmes robotiques souples.

hFedF améliore la performance de l'apprentissage fédéré en s'attaquant aux défis de la généralisation de domaine.

Cette étude compare les stratégies d'évolution et l'apprentissage par renforcement profond dans différentes tâches.

Les robots peuvent apprendre des compétences de manipulation grâce à des méthodes d'apprentissage basées sur la vidéo.

Cet article présente une nouvelle méthode pour tester la non-négativité dans les polynômes.

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Un agent DRL gagne la compétition microRTS de l'IEEE, montrant le potentiel de l'IA dans le gaming.

De nouvelles méthodes améliorent la façon dont les machines apprennent à suivre efficacement les commandes humaines.

Explorer des idées clés pour améliorer les VLM et leurs applications.

Cette étude analyse comment les méthodes de conception impactent l'évolution des robots pour les tâches de mouvement.

CaveSeg améliore la navigation des robots et la cartographie des grottes sous-marines.

Une nouvelle méthode améliore la coopération dans des environnements multi-agents pour une meilleure prise de décision.

Un aperçu du contrôle de champ moyen pour gérer la prise de décision en groupe.

Les robots peuvent maintenant faire de nouvelles tâches sans avoir besoin d'une nouvelle formation, grâce à l'adaptation zéro-shot.

Un nouveau cadre pour améliorer la sécurité et la performance dans les systèmes robotiques hybrides.

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Une nouvelle méthode améliore la planification de trajet pour la collecte de données en robotique et en IA.

Découvrez comment CBS-TA-PTC améliore l'attribution des tâches et la recherche de chemin.

Un aperçu de comment les représentations des réseaux de neurones imitent le traitement de la mémoire humaine.

Une nouvelle approche aide l'IA à mesurer l'incertitude et à améliorer la précision des décisions.

De nouvelles méthodes améliorent les modèles d'apprentissage automatique pour les données 3D.

Améliorer la façon dont on identifie les sources sonores en utilisant des données audio-visuelles.

Une nouvelle méthode permet d'apprendre rapidement à partir de démonstrations uniques dans des environnements instables.

Une nouvelle méthode améliore l'analyse des systèmes incertains comme les robots et les voitures autonomes.

Une nouvelle approche aide les machines à apprendre et à interpréter les concepts visuels efficacement.

De nouvelles méthodes combinent les idées d'experts avec les expériences des apprenants pour une meilleure efficacité.

Présentation de l'apprentissage par renforcement adaptatif et sûr pour une meilleure sécurité dans les systèmes robotiques.

Cette étude examine une nouvelle méthode de correspondance d'images axée sur les zones texturées.

TransformLoc améliore la localisation des essaims de MAV en fusionnant des robots volants avancés et basiques.