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Un metodo veloce per creare modelli 3D da sole sei foto, perfetto per i veicoli.

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Nuovo approccio migliora la manipolazione degli oggetti da parte dei robot misurando i margini di energia per la robustezza.

Scopri come suddividere compiti complessi aiuta i robot a muoversi in modo efficace.

Il nuovo framework GEASD migliora l'esplorazione in contesti con ricompense rare.

Un nuovo modo di coordinare più robot nelle operazioni di salvataggio durante le emergenze.

Nuovi algoritmi migliorano il processo decisionale in ambienti con vincoli.

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Un metodo per semplificare le sfide complesse di ricerca di percorso multi-agente, suddividendole in parti più piccole.

Insegnare ai robot a svolgere compiti attraverso dimostrazioni semplici mostra un grande potenziale di adattamento.

Esplorare come i robot possano supportare la crescita e l'apprendimento dei bambini.

Un nuovo metodo combina tecniche tradizionali con reti neurali per una migliore localizzazione del suono.

PIPER migliora l'apprendimento per rinforzo usando feedback basato sulle preferenze per affrontare le ricompense scarse.

Questo articolo presenta un metodo per controllare la forma di oggetti flessibili usando l'RL offline.

Nuovi metodi migliorano come i robot mappano il loro ambiente per compiti specifici.

Nuovi sensori tattili migliorano il modo in cui i robot interagiscono con gli oggetti.

Nuovo metodo migliora la capacità dei robot di afferrare oggetti in modo efficace e sicuro.

Questo studio esplora come i robot imparano a camminare attraverso l'esperienza e la simmetria.

Un nuovo metodo migliora il lavoro di squadra tra i robot in ambienti complessi.

Un metodo per creare controllori adattabili per diversi design di robot.

Il machine learning affronta il processo decisionale con informazioni limitate usando metodi innovativi.

Esplorare strategie per ottimizzare i livelli di energia e le ricompense nei Processi di Decisione di Markov.

Esplorare le dinamiche e le applicazioni dei sistemi attivi auto-allineanti.

Un nuovo framework migliora il comportamento delle auto a guida autonoma grazie a tecniche di apprendimento avanzate.

Metodi per i robot per localizzare obiettivi a movimento veloce con informazioni limitate.

Un nuovo sistema aiuta i robot a imparare le preferenze individuali per le faccende domestiche.

Uno sguardo a come il feedback ibrido aiuta i robot ad evitare ostacoli.

Uno studio su come migliorare il riconoscimento della posizione dei robot mobili usando reti neurali avanzate.

Nuovo metodo migliora il processo decisionale degli agenti in ambienti complessi.

I sistemi robotici stanno plasmando il futuro della neurochirurgia, migliorando la sicurezza e la precisione.

Ricerca sull'ottimizzazione del targeting laser e della pianificazione del movimento per droni.

Questo studio presenta metodi per la sincronizzazione degli oscillatori nonostante guasti e comportamenti malevoli.

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Un nuovo approccio riduce il coordinamento nei sistemi multi-agente per una navigazione migliore.

Migliorare le strategie di controllo per i sistemi evitando gli ostacoli.

Uno sguardo a come le macchine imparano dai dati passati senza interazione in tempo reale.

Metodi efficienti per assegnare compiti a più robot in ambienti in tempo reale.

Uno sguardo chiaro su come le forme cambiano e si adattano in vari contesti.

MA-COPP offre nuove prospettive per prevedere i risultati in contesti complessi con più agenti.

Un altoparlante fisso migliora l'accuratezza del tracciamento dei veicoli in ambienti complessi.