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EgoObjects offre un ampio set di dati per capire gli oggetti da un punto di vista in prima persona.

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

Studiare come più robot possono muoversi in formazione per essere più efficienti.

Un metodo per una stima dei dati precisa usando la collaborazione dei dispositivi.

Il dataset YCB-Ev migliora la stima della posa usando dati RGB-D e telecamere ad eventi.

Questa guida collega la pittura robotica nelle simulazioni e nel mondo reale usando l'IA.

Un nuovo metodo migliora il modo in cui i robot esplorano in modo efficiente gli ambienti sotterranei.

Un metodo per migliorare l'apprendimento continuo nel machine learning tramite dati in streaming.

I robot migliorano la navigazione identificando i materiali intorno a loro per una localizzazione precisa.

Questo metodo migliora la pianificazione del percorso dei robot mobili in ambienti che cambiano.

Gli astrociti migliorano le prestazioni e la tolleranza ai guasti delle Reti Neurali a Spiking.

Le macchine imparano dagli esperti per adattarsi a ambienti imprevedibili.

Una panoramica dei sistemi di coordinate importanti usati in geometria e le loro applicazioni.

Un nuovo metodo integra fisica e deep learning per prevedere il movimento umano in modo preciso.

Un nuovo framework migliora l'accuratezza nell'allineamento dei dati 3D tra diversi sensori.

La ricerca esplora tecniche di machine learning per studiare i comportamenti dei materiali morbidi.

Nuovo metodo migliora la localizzazione della fotocamera in tempo reale in ambienti in cambiamento.

GRaCE migliora la presa dei robot bilanciando fattori chiave per una migliore performance.

QTOS semplifica la pianificazione del movimento per i robot quadrupedi, migliorando le loro prestazioni.

Un nuovo metodo migliora il modo in cui i robot imparano compiti in situazioni reali.

La ricerca punta a migliorare la sicurezza dei cobot attraverso metodi di controllo innovativi.

Scopri come la cooperazione tra agenti migliora l'allocazione delle risorse e le prestazioni del sistema.

Nuovo metodo migliora le previsioni di movimento in ambienti 3D usando punti di contatto.

I robot imparano gli obiettivi umani attraverso l'apprendimento inverso attivo per interazioni più sicure.

Outram migliora il posizionamento dei robot con un nuovo approccio alla localizzazione LiDAR.

I ricercatori sviluppano robot che imparano il ping pong attraverso dimostrazioni simili a quelle umane.

Un nuovo framework migliora l'efficienza nel coordinamento e nell'esecuzione dei compiti tra più robot.

Scopri come le tecniche di misurazione migliorate potenziano la percezione e le prestazioni dei robot.

Il sistema Director migliora il comportamento dei robot rendendo più facili le transizioni tra i compiti e aumentando l'adattabilità.

Questo studio esplora la previsione del movimento tramite tecnologie sensoriali in tessuto e rigide.

RobotPerf misura le prestazioni dei robot su diversi setup hardware usando ROS 2.

I robot ora pianificano i movimenti in modo efficace usando compiti in linguaggio naturale e grafi di scena.

Questa ricerca presenta un algoritmo innovativo per stimare i parametri nei sistemi ibridi.

Esplorare come gli sciami di robot navigano tra ostacoli in ambienti imprevedibili.

Esaminare come i veicoli autonomi imparano a guidare insieme e a competere in modo efficace.

Nuovi metodi migliorano l'efficienza dei robot in ambienti dinamici con ostacoli.

Il nuovo modello permette ai robot di comunicare in modo più naturale usando i gesti.

Nuovi metodi migliorano il movimento dei robot attraverso gli ostacoli usando tecniche di insegnamento e ripetizione.

Un nuovo metodo migliora le performance degli sciami di robot prevedendo e affrontando i guasti in anticipo.

LiteTrack bilancia velocità e precisione per il tracciamento degli oggetti in diverse applicazioni.