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

Questo studio si concentra su come i robot possano pianificare nonostante facciano errori.

I robot ottimizzano il movimento usando una nuova tecnica di apprendimento collaborativo.

Questa ricerca presenta un modello per far sì che i robot apprendano le affordances tramite interazioni.

Il QD in contesto sfrutta i successi passati per creare soluzioni diverse.

Una panoramica del deep reinforcement learning nel movimento dei robot bipedi.

Un nuovo approccio all'analisi della sicurezza usando funzioni barriera stocastiche a tratti.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza nel seguire più obiettivi in movimento in gruppi.

Un nuovo framework migliora il reinforcement learning basato su modelli con controllo adattivo per decisioni migliori.

Un nuovo metodo migliora la pianificazione del percorso dei robot in situazioni dinamiche.

Il framework MUSIC migliora l'ottimizzazione distribuita aumentando la velocità e riducendo i costi di comunicazione.

Un agente robotico gira nello spazio per scoprire in modo efficace i confini delle linee nascosti.

Il nuovo modello migliora la stima della profondità usando i dati della telecamera a eventi tramite algoritmi efficienti.

Questo studio combina telecamere RGB-D e IMU per una migliore stima del movimento.

Un metodo per addestrare i robot a fare compiti complessi assicurando la sicurezza.

Nuovo metodo migliora come le macchine navigano e comprendono i comandi in linguaggio.

Un nuovo metodo consente ai robot di imparare compiti osservando le azioni umane.

Questo articolo parla di un nuovo metodo di controllo per il movimento quadrupede stabile su superfici che si spostano.

La logica GXU offre metodi strutturati per creare sistemi di controllo efficienti nell'automazione.

Un metodo per agenti per mantenere forme con comunicazione minima.

ROAM permette ai robot di mappare aree in modo efficiente grazie al lavoro di squadra e ai dati condivisi.

Uno sguardo a come migliorare i modelli dei sistemi dinamici usando le informazioni sulle destinazioni.

Scopri come i robot collaborano per esplorare ambienti sconosciuti in modo efficiente.

Questo articolo esamina i problemi di fiducia nei team di robot per una raccolta dati affidabile.

Un nuovo metodo valuta le abilità di statica e cammino dei robot umanoidi.

I robot possono migliorare la navigazione classificando i diversi terreni in ambienti difficili.

Piccoli robot si coordinano per racchiudere più fonti di segnale senza comunicazione diretta.

Impara a creare programmi affidabili che reagiscono al loro ambiente.

Valutare le tecniche di traduzione delle immagini nei test delle auto a guida autonoma.

Nuovo metodo migliora la rimozione delle ombre nelle immagini grazie al deep learning e ai trasformatori.

SUGAR semplifica l'algebra geometrica per ingegneri e matematici usando Matlab.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza del feedback umano nell'RL usando dati di bassa qualità.

Questo articolo descrive un metodo per far sì che i robot ottimizzino i percorsi tenendo in considerazione tempo ed energia.

Scopri come i gruppi di agenti possono mettersi d'accordo nonostante membri inaffidabili.

MV-RGBT offre un dataset realistico per valutare i metodi di tracking RGBT.

Impara a costruire e perfezionare modelli di sistemi dinamici usando tecniche avanzate.

Nuove fotocamere a basso costo offrono soluzioni di imaging 3D efficienti in vari settori.

Un nuovo metodo migliora le strategie di controllo per sistemi complessi influenzati da incertezze.

Una panoramica sull'apprendimento per imitazione e le sue applicazioni nella formazione degli agenti.

Presentiamo LVOS: un dataset per tenere traccia degli oggetti in video lunghi.