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Um novo método melhora a estimativa de normais em nuvens de pontos 3D.

Esse artigo fala sobre novos métodos no planejamento de tarefas de culinária robótica.

Apresentando o CRAMP, um método que melhora a navegação de agentes em ambientes lotados.

Explorando como a memória impacta a habilidade da IA de aprender com o tempo.

Um novo método combina linguagem natural com planejamento estruturado para robôs móveis.

DFL-TORO melhora a eficiência do aprendizado robótico usando demonstrações humanas.

Novo método permite que robôs quadrúpedes aprendam movimentos dinâmicos de forma mais eficiente.

Automatizando a rotulagem de objetos 3D enquanto avalia a incerteza pra melhorar o aprendizado em IA.

Esse artigo fala sobre otimização distribuída autoconsertável pra uma resiliência de rede eficaz.

Um novo método de filtragem melhora a estimativa de estado em condições de ruído desafiadoras.

Robôs conseguem aprender tarefas de forma eficiente com uma única demonstração de um humano usando novas técnicas.

Novo framework melhora o trabalho em equipe dos robôs através de comunicação descentralizada.

Estudo revela insights sobre a percepção emocional em robôs e seus equivalentes digitais.

Como explicações de robôs podem melhorar o trabalho em equipe e a resolução de erros.

Esse estudo foca em melhorar as habilidades de manipulação de robôs usando toque e visão.

Um novo método melhora a coordenação entre drones e veículos terrestres para operações prolongadas.

Os robôs conseguem se adaptar melhor a novos terrenos prevendo as preferências dos operadores.

Um novo método pra controlar partículas minúsculas usando vesículas moldadas parece promissor.

Grasp-Anything melhora a detecção de pegadas de robôs com imagens variadas e descrições em texto.

Um novo método melhora como os robôs estimam seu estado usando modelos de ruído.

Pesquisas mostram que a IA pode simular como os animais navegam e lembram de locais.

Esse artigo analisa como materiais granulares se estabilizam através de ciclos de cisalhamento repetidos.

O modelo TBTNet melhora a precisão da segmentação com poucos exemplos e com dados mínimos.

Explore como os agentes trabalham juntos para melhores soluções em tarefas complexas.

Um novo método melhora os modelos de movimento de robôs em várias superfícies.

Um novo algoritmo melhora o consenso entre agentes em ambientes complexos.

Um método pra melhorar a velocidade de tomada de decisão em sistemas de Controle Preditivo de Modelo.

Melhorando o aprendizado contínuo retendo conhecimento usando dados da web.

O MOGAN melhora a compreensão de robôs sobre interações de múltiplos objetos para uma melhor manipulação.

Um novo modelo melhora a precisão da percepção tátil para robôs usando dados simulados e reais.

Usar desenhos pra ensinar robôs traz uma abordagem nova e intuitiva.

Explorando as capacidades aprimoradas do VSLAM com câmeras RGB-D e marcadores fiduciais.

Meta-SELD melhora a localização de eventos sonoros em ambientes diversos.

Novo método melhora a navegação de robôs em ambientes complexos ao lidar com incertezas.

O STARNet melhora a confiabilidade dos sensores dos robôs pra uma autonomia mais segura.

Novo método melhora a compreensão dos robôs sobre interações de objetos em ambientes 3D.

Novos métodos de controle melhoram a adaptação dos robôs às mudanças do ambiente.