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Este artigo analisa como formas irregulares se comportam ao rolar numa inclinação.

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NAVINACT mistura planejamento de movimento e aprendizado pra tarefas robóticas eficientes.

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Novo executor melhora agendamento de tarefas no ROS 2 para sistemas robóticos.

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Novos métodos melhoram a tomada de decisão em ambientes incertos usando abordagens sem modelo.

Melhorando o aprendizado de vídeo egocêntrico através de dados exocêntricos transformados.

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Explorando KANs como uma nova abordagem para modelos de aprendizado por reforço eficientes.

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Esse artigo analisa técnicas de machine learning para controle de feedback em sistemas complexos.

DiPGrasp melhora o planejamento de pegadas robóticas com rapidez e flexibilidade para vários tipos de garras.

O MIRRER tem como objetivo melhorar a avaliação de robôs por meio de experimentos estruturados.

Um novo modelo gera vídeos realistas mostrando movimentos de partes a partir de imagens únicas.

Estratégias para controle ótimo em sistemas dinâmicos incertos.

Desenvolvendo agentes que trocam ideia em tempo real pra facilitar a navegação.

Modelos generativos profundos melhoram o aprendizado de robôs com técnicas e aplicações avançadas.

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Mu-MAE apresenta novos métodos para reconhecer atividades humanas através de várias fontes de dados.

Um método pra treinar sistemas de IA sem dados rotulados.

Um novo framework melhora o agendamento de tarefas e o tempo em executores ROS 2 multi-threaded.

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Um robô novo ajuda a monitorar quedas de idosos e melhora os tempos de resposta de segurança.

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Um novo método fortalece a filtragem de Kalman contra ruídos em várias aplicações.

Um novo método tem como objetivo aumentar a segurança dos pacientes em cirurgias modelando as ações do procedimento.