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Il sistema RADER migliora l'apprendimento robotico tramite dimostrazioni sicure in realtà estesa.

Arena 4.0 migliora il training dei robot con ambienti realistici e funzioni facili da usare.

Uno sguardo a come la rilevanza aiuta i robot ad assistere gli esseri umani in modo efficace.

I robot adesso possono rispondere alle domande usando la memoria a lungo termine.

Questa ricerca migliora i robot SAR integrando il contributo umano nei loro processi di apprendimento.

Nuovo dataset migliora la capacità dell'IA di gestire i malintesi nelle conversazioni.

Questo articolo parla di un framework per aiutare i robot a imparare in condizioni difficili.

Un nuovo approccio migliora l'apprendimento dei robot combinando istruzioni linguistiche dettagliate con i dati.

Il nuovo modello migliora l'apprendimento dei robot aumentando le prestazioni nei compiti e l'adattabilità.

La ricerca si concentra su descrizioni delle immagini migliori e tecniche di manipolazione robotica.

Questo documento parla di come il senso del tatto migliora l'interazione dei robot con le persone di diverse abilità.

Combinare istruzioni umane e tecnologia per una navigazione robotica più sicura.

I robot imparano a interagire con oggetti articolati di tutti i giorni per aiutare in casa.

MultiTalk migliora il modo in cui i robot comprendono ed eseguono compiti usando sistemi di dialogo.

RTAGrasp aiuta i robot a imparare a afferrare tramite video di dimostrazione umana.

Esaminando come la fiducia influisce sull'assegnazione dei compiti nelle collaborazioni uomo-robot.

Un nuovo sistema che aiuta i robot a fare scelte migliori nell'organizzazione usando il buon senso.

Un nuovo sistema migliora la memoria dei robot e la loro comunicazione negli ambienti umani.

Un nuovo metodo aiuta i robot a imparare compiti guardando le dimostrazioni degli esseri umani.

Un nuovo metodo permette ai robot di imparare compiti attraverso interazioni umane.

Nuovo modello permette ai robot di imparare azioni dai video, migliorando le prestazioni nei compiti.

Nuove tecniche migliorano il modo in cui i robot condividono le loro esperienze con gli esseri umani.

AssistantX è un assistente robotico intelligente pensato per compiti d'ufficio dinamici.

AP-VLM migliora la percezione e l'interazione dei robot tramite tecniche di percezione attiva.

I ricercatori migliorano le prestazioni dei robot bipedi grazie a sistemi di controllo innovativi.

Un nuovo framework aiuta i robot a pianificare azioni utilizzando segnali tattili in condizioni di bassa visibilità.

Un nuovo metodo aiuta i robot a imparare a lavorare in squadra grazie al supporto degli esseri umani.

Nuove scoperte svelano il contributo attivo degli encoder visivi nel processo decisionale dei robot.

Uno studio rivela come il movimento influisce sulla fiducia tra umani e robot durante il lavoro di squadra.

La ricerca si concentra sul migliorare l'efficienza e la sicurezza dei robot insieme agli esseri umani.

GravMAD aiuta i robot a imparare compiti negli spazi 3D attraverso sotto-obiettivi.

Un nuovo approccio rende il controllo dei robot umanoidi più intuitivo ed efficace.

La ricerca mostra che gli schemi di attenzione migliorano la comunicazione e il lavoro di squadra tra agenti artificiali.

SPOT impara i compiti guardando gli umani, rendendo i robot più utili.

Una guida per usare un linguaggio semplice per i comandi ai robot.

Un nuovo metodo aiuta i robot a svolgere compiti in modo più efficace suddividendo gli obiettivi.

Shmoobot usa le braccia per avere più agilità e equilibrio nella navigazione nel mondo reale.

Uno studio mostra come i robot migliorino il riconoscimento per i compiti di pick-and-place.

Indagando l'impatto di dati di addestramento diversi sul movimento dei robot umanoidi.

Nuovi metodi migliorano la sicurezza dei robot e le interazioni con gli esseri umani.