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Un nuovo metodo identifica i guasti ai motori nei quadrotori per una sicurezza migliorata.

Un nuovo metodo migliora il processo decisionale in ambienti dinamici per gli agenti AI.

Scopri come i Modelli di Mondo delle Azioni migliorano il processo decisionale in ambienti complessi.

Nuovi metodi migliorano la sicurezza per sistemi complessi come robot e veicoli autonomi.

Questo studio mostra come allineare le voci dei robot con i loro design in modo efficace.

Un nuovo metodo migliora il processo decisionale sotto vincoli nell'apprendimento per rinforzo.

Nuovi metodi migliorano il design di controllo per specifiche robotiche complesse.

Nuovi metodi aiutano i robot a esplorare ambienti sconosciuti senza mappe precedenti.

Esaminare le sfide dell'intreccio dei cavi e nuove soluzioni per i robot legati.

I robot migliorano l'efficienza nella raccolta dei dati con la pianificazione dinamica dei percorsi in ambienti sconosciuti.

Un nuovo metodo di controllo migliora l'interazione del robot per attività di pulizia e levigatura.

Agenti artificiali imparano strategie di comunicazione per migliorare la collaborazione in un gioco.

Un nuovo approccio semplifica l'adattamento del movimento della mano per diverse applicazioni.

Usare modelli vision-linguaggio per migliorare il feedback e l'efficienza nell'apprendimento dei robot.

LPT migliora il processo decisionale delle macchine mettendo l'accento sulla pianificazione piuttosto che sui premi immediati.

Un nuovo metodo aiuta i robot a trovare percorsi sicuri nonostante l'incertezza.

Esaminando i metodi di controllo per agenti che mantengono formazioni mentre seguono un percorso.

Questo articolo esplora l'integrazione dell'apprendimento per rinforzo con il controllo ottimale stocastico per decisioni più sicure.

Un metodo per i robot per valutare meglio il loro ambiente usando dati visivi e tattili combinati.

Un nuovo framework per agenti AI dinamici in vari settori.

Un nuovo metodo migliora il controllo dei sistemi non lineari con parametri che cambiano.

Uno sguardo alla gestione della sicurezza in ambienti incerti per sistemi autonomi.

Un nuovo framework migliora l'apprendimento anche senza feedback.

Esaminando le tecniche di controllo della formazione per più agenti usando vincoli di distanza e angolazione.

I progressi nell'IA si concentrano sulla valutazione dell'incertezza nella rilevazione di oggetti da parte dei robot.

Un nuovo metodo migliora la pianificazione dei percorsi per i droni in ambienti dinamici.

I ricercatori stanno esplorando i LLM per guidare i movimenti di camminata dei robot con comandi testuali.

I ricercatori hanno sviluppato un metodo per controllare i robot in modo efficiente su diversi design.

Un nuovo metodo migliora il modo in cui i robot interpretano le istruzioni degli utenti in modo sicuro.

Un nuovo metodo permette di controllare veicoli autonomi senza dati del mondo reale.

Nuovi metodi migliorano la comprensione e le applicazioni dei sistemi robotici morbidi.

hFedF migliora le prestazioni dell'apprendimento federato affrontando le sfide della generalizzazione del dominio.

Questo studio confronta strategie di evoluzione e apprendimento profondo per rinforzo in vari compiti.

I robot possono imparare abilità di manipolazione attraverso metodi di apprendimento basati su video.

Questo articolo presenta un nuovo metodo per testare la non negatività nei polinomi.

Esplorando metodi per migliorare le performance dei robot in ambienti imprevedibili.

Un agente DRL vince la competizione IEEE microRTS, mostrando il potenziale dell'IA nei giochi.

Nuovi metodi migliorano come le macchine imparano a seguire i comandi umani in modo efficace.

Esplorando spunti chiave per migliorare i VLM e le loro applicazioni.

Questo studio analizza come i metodi di design influenzano l'evoluzione dei robot per compiti di movimento.