ARIO standardizza i dati per migliorare l'allenamento e l'adattabilità dei robot.
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Scienza all'avanguardia spiegata semplicemente
ARIO standardizza i dati per migliorare l'allenamento e l'adattabilità dei robot.
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Nuove strategie di controllo migliorano l'apprendimento dei robot e la sicurezza nella produzione.
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I robot umanoidi imparano a muoversi in terreni difficili grazie a un nuovo approccio.
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Nuovo metodo aiuta i robot a imparare compiti con solo un video, migliorando l'efficienza.
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Esaminando come l'età influisca sulla fiducia nei robot durante i compiti di assistenza.
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RoboMNIST aiuta i robot a riconoscere diverse attività usando WiFi, video e audio.
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Questa ricerca dimostra come i robot imparano compiti complessi attraverso un training nel mondo reale.
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Un nuovo metodo di navigazione migliora la sicurezza dei robot in ambienti affollati.
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Combinare apprendimento e pianificazione migliora la sicurezza e l'efficienza dei robot in compiti complessi.
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Usare il linguaggio per insegnare ai robot nuovi compiti in modo più efficiente.
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I robot imparano i compiti più in fretta attraverso l'apprendimento per imitazione nel contesto.
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DeMoBot permette ai robot di imparare compiti con poche dimostrazioni per una migliore manipolazione degli oggetti.
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La ricerca dimostra che i robot possono migliorare l'apprendimento usando i modelli di movimento da compiti precedenti.
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Una nuova scala aiuta a valutare la trasparenza dei robot per migliorare l'interazione con gli utenti.
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L'hardware e il software aggiornati di Pepper potenziano la sua capacità di capire e rispondere alle persone.
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Uno studio rivela i vantaggi dei gesti del corpo per controllare i robot quadrupedi.
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Sto lavoro esplora la modellazione generativa per migliorare i compiti e le interazioni nei robot.
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Una nuova libreria software punta a migliorare il controllo del movimento di Baxter nelle applicazioni di ricerca.
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Uno sguardo ai metodi per riconoscere le affordances degli oggetti per le macchine.
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Un framework di sicurezza garantisce un comportamento responsabile nei sistemi di intelligenza artificiale incarnata tramite processi strutturati.
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Scopri come i robot percepiscono, apprendono e agiscono in diversi ambienti.
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I robot stanno migliorando la sicurezza controllando i lavoratori e le loro attrezzature in tempo reale.
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Una nuova piattaforma migliora il controllo e le prestazioni dei robot morbidi usando il machine learning.
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Un nuovo metodo migliora il controllo dei robot umanoidi con azioni rapide e precise.
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Un framework per garantire che i robot agiscano in modo sicuro ed efficace nelle interazioni con gli esseri umani.
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Questo studio mostra come le caratteristiche demografiche influenzano le percezioni dei movimenti dei robot industriali.
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StratXplore migliora la navigazione dei robot grazie a strategie di recupero degli errori più efficaci.
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Un nuovo approccio migliora la comprensione delle istruzioni di navigazione da parte dei robot usando la consapevolezza spaziale.
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RHyME migliora l'apprendimento dei robot permettendo loro di imparare da diverse dimostrazioni umane.
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Uno studio rivela come il tempismo e il beneficiario influenzano le percezioni di equità durante le interazioni con i robot.
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La ricerca si concentra sull'insegnare ai robot a usare i piedi per svolgere compiti evitando ostacoli.
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La nuova architettura migliora la sicurezza e l'efficienza nei processi di passaggio cieco.
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Un metodo aiuta i robot a imparare compiti dagli esempi umani tramite sotto-obiettivi.
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Un nuovo metodo aiuta i robot ad apprendere abilità di manipolazione dai video umani.
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Un nuovo metodo aiuta i robot ad imparare i compiti in modo più efficiente usando modelli linguistici.
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I ricercatori addestrano i robot a fare skate usando metodi di apprendimento avanzati.
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Esaminare l'identità sociale dei robot per le consegne e la percezione pubblica.
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Scopri come i robot possono lavorare meglio con gli esseri umani concentrandosi sulla rilevanza.
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Un nuovo metodo aiuta i robot a imparare abilità osservando il comportamento umano.
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I robot di servizio stanno cambiando gli ambienti sociali con il loro aiuto innovativo.
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