Articoli più recenti per Robotica

I ricercatori creano scene simulate per migliorare l'addestramento dei robot.

Le politiche dei robot generalisti migliorano l'adattabilità per compiti diversi nella robotica.

Un nuovo metodo migliora la rilevazione 3D usando le caratteristiche delle immagini 2D.

Esaminare cicli a zero ritardo e strategie di coordinamento per sistemi distribuiti efficienti.

Combinare modelli di flusso energetico e reti neurali per previsioni migliori.

Uno sguardo all'importanza dell'equivalenza affine nelle curve.

PLEIADI avanza il machine learning per una lavorazione dei dati basata su eventi veloce ed efficiente.

Nuovi approcci migliorano i metodi di decisione, riducendo la dipendenza dalla conoscenza precedente e migliorando l'esplorazione.

SOBER migliora l'efficienza nella ricerca dei parametri ottimali per modelli complessi.

Nuove tecniche migliorano la precisione dell'atterraggio dei droni usando sensori multimodali e algoritmi di apprendimento.

Questo algoritmo migliora l'accuratezza del posizionamento della fotocamera usando punti e linee.

Un nuovo metodo migliora il rilevamento degli oggetti che cambiano usando fonti di conoscenza combinate.

I robot imparano i compiti in fretta da dimostrazioni di un solo umano usando nuove tecniche.

Un nuovo framework per robot autonomi migliora il controllo umano durante l'esplorazione.

Esplora come le particelle attive interagiscono per formare strutture uniche.

Uno sguardo al chiacchiericcio nel controllo e al suo impatto sull'efficienza del sistema.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza nella modellazione di sistemi non lineari affrontando le incertezze.

Scopri come l'Exclusively Penalized Q-learning migliora l'apprendimento e le prestazioni del RL offline.

Un metodo nuovo migliora l'adattabilità degli agenti in ambienti diversi senza compiti specifici.

Un nuovo approccio per migliorare l'apprendimento negli MDP a ricompensa media con orizzonte infinito.

Esaminando il sistema di allineamento di Euler e le sue implicazioni per la dinamica di gruppo.

SDF-Sim simula in modo efficace corpi rigidi in scene complesse usando funzioni di distanza firmate.

AGILE usa meccanismi di attenzione per migliorare l'apprendimento continuo e ridurre l'oblio.

Nuovo sistema migliora la precisione nel posizionamento interno usando segnali di luce e sensori.

Uno studio sul design dei robot ispirato alle tartarughe marine migliora il movimento su diversi terreni.

Il Dynamic Model Predictive Shielding migliora la sicurezza e l'efficienza nel reinforcement learning.

Un metodo per verificare la sicurezza nelle auto a guida autonoma e nei droni usando le reti neurali.

Un nuovo modo di fare navigazione per i robot migliora le interazioni umane.

Un metodo che mostra come le persone interagiscono con gli oggetti dal loro punto di vista.

SEANet migliora l'isolamento degli altoparlanti riducendo il rumore nell'elaborazione audio.

Nuovi metodi affrontano la sfida del dimenticare catastroficamente nell'apprendimento dell'IA.

Il nuovo metodo migliora la capacità dei robot di lavorare in sicurezza accanto agli esseri umani in tempo reale.

Esplorare come le macchine possono imparare l'una dall'altra attraverso l'apprendimento continuo distribuito.

Questo lavoro esplora il ruolo dei LLM nel migliorare il reinforcement learning con il reward shaping.

Nuovo metodo combina Go-Explore con modelli avanzati per un machine learning migliore.

Esplorare metodi integrativi per manipolatori mobili in ambienti dinamici.

MuDreamer migliora l'apprendimento degli agenti concentrandosi sulla previsione piuttosto che sulla ricostruzione delle immagini.

Usare sensori avanzati durante l'allenamento aiuta i robot a fare meglio i loro compiti.

I robot che combinano ruote e gambe puntano a migliorare la logistica urbana e le consegne.

I ricercatori progettano robot che imparano e si adattano per migliorare le prestazioni.