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Questo studio mostra come la memoria migliora la capacità di un robot di cercare in modo efficace.

Un metodo per ottimizzare i compiti dei robot nelle operazioni di campionamento dell'acqua.

Questo sistema migliora come la gente lavora con i robot, rendendo le cose più facili e veloci.

Esaminando i metodi di apprendimento per rinforzo nell'ambiente MuJoCo per il controllo dei robot.

Zespol semplifica lo studio degli sciami robotici tramite simulazioni flessibili.

La ricerca mostra come la randomizzazione del dominio aiuti i robot nei compiti del mondo reale.

La ricerca dimostra che una persona può supervisionare efficacemente uno sciame di 100 robot.

Uno sguardo ai file URDF e al loro impatto sui sistemi robotici.

Esaminando il ruolo della fiducia tra utenti, robot e chi li sfrutta.

Un nuovo framework aiuta i robot a prevedere il comportamento umano per interazioni più sicure.

Un nuovo robot aiuta i coltivatori di mele a contare e misurare con precisione i frutticini.

Questo articolo presenta un sistema veloce ed efficiente per la localizzazione dei robot usando immagini 2D.

Impara a dare compiti ai robot per una migliore cooperazione ed efficienza.

Studiare come le persone si conformano ai robot nei contesti lavorativi.

Le ricerche mostrano che la musica influisce sull'interazione con i robot tramite segnali emotivi.

Un programma pratico collega neuroscienze e robotica per studenti delle scuole superiori.

Un nuovo metodo migliora le interazioni robotiche attraverso la pianificazione dei movimenti basata sul linguaggio.

La ricerca mostra un nuovo metodo per controllare robot saltellanti tramite apprendimento per rinforzo.

Come possono muoversi dei robot semplici in linea retta senza una direzione?

Questo studio si concentra sull'uso del Q-learning per la navigazione dei robot nei tubi bronchiali.

VAPORS migliora il servizio di alimentazione dei robot combinando pianificazione e azioni specializzate per una migliore assistenza ai pasti.

ReachBot usa metodi avanzati per trovare fessure per arrampicare in ambienti difficili.

Nuovo approccio automatizza la progettazione della funzione di ricompensa per il deep reinforcement learning nei robot.

Un nuovo sistema aiuta i robot a muoversi nei campi di lavanda senza GPS.

I robot imparano a seguire oggetti in movimento con facilità.

Un nuovo metodo aiuta i robot a muoversi in sicurezza su terreni difficili usando immagini aeree.

Grasp-Anything migliora il rilevamento delle prese dei robot con immagini diverse e descrizioni testuali.

Un nuovo approccio assicura che i robot possano muoversi velocemente e in sicurezza intorno agli ostacoli.

Un dataset creato per migliorare la navigazione dei robot in ambienti diversi.

I robot possono insegnare bene la scrittura a mano in base agli stili di apprendimento dei singoli.

Nuovi robot affrontano terreni sabbiosi con una tecnologia di vibrazione innovativa.

I ricercatori sviluppano robot che imitano il movimento dei serpenti per andare meglio in terreni difficili.

AirExo permette ai robot di imparare a manipolare usando dati del mondo reale.

I robot si adattano a terreni diversi usando dati raccolti da soli.

Un nuovo robot impara a mantenere l’equilibrio imitandole strategie naturali di sopravvivenza.

Un sistema portatile raccoglie dati dettagliati sul comportamento dei pedoni per migliorare il design dei robot.

DREAM migliora come i robot gestiscono compiti ed energia in situazioni difficili.

Esplorare l'impatto dell'IA sui giovani studenti e sui metodi di insegnamento.

Smac Planner permette una pianificazione del percorso efficace per robot mobili in diversi ambienti.

CURE migliora le prestazioni dei robot ottimizzando in modo efficiente le impostazioni di configurazione.