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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.

Descubra os benefícios dos CKNs equivariantes em grupo para lidar com variações de entrada.

Uma olhada em NeRF e métodos gaussianos versus sistemas tradicionais.

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.

Um novo método melhora a segurança do comportamento dos robôs usando especificações STL.

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

Uma olhada nos sistemas de controle, conjuntos de controle de cadeia forte e a importância deles.

Este estudo mostra os benefícios do processamento assíncrono em redes neurais de disparo.

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.

Um novo método melhora a segurança na tomada de decisão para máquinas.

Apresentando uma nova maneira de enfrentar desafios complexos de otimização em várias áreas.

Novos métodos ajudam os robôs a aprender de forma eficaz com demonstrações de tarefas variadas.

Pesquisadores melhoram a tecnologia lidar pra navegação de robôs mais segura ao redor de objetos transparentes.

Um novo modelo melhora a adaptabilidade dos robôs inspirado nos mecanismos de crescimento e resposta dos seres vivos.

Apresentando o SHSADE-PIDS, um método eficiente pra busca de arquitetura neural em dados de nuvem de pontos.

Um novo framework melhora as tarefas de planejamento usando Modelos de Linguagem Visual com mínimo de dados.

Examinando como os animais reagem juntos a ameaças e o que isso revela sobre a comunicação.

SABER estima poses de objetos sem rótulos de simetria, melhorando aplicações em robótica e AR.

Este artigo apresenta um método de aprendizado eficaz através da exploração de um único objetivo.

Um novo framework melhora o planejamento de tarefas de robôs em ambientes dinâmicos.

Curled-Dreamer melhora a tomada de decisão em aprendizado por reforço usando métodos de aprendizado contrastivo.

Novos métodos permitem que robôs se movam livremente em ambientes que mudam.

Um novo método melhora a navegação de robôs em ambientes incertos.

GeoFormer melhora a representação de formas 3D completando os dados que faltam em nuvens de pontos.

Explorando técnicas pra melhorar a coordenação das mãos dos robôs e a eficiência nas tarefas.

Explore o papel das Funções de Barreiras de Controle em manter a segurança em vários sistemas.

A Mão EyeSight imita a destreza humana com tecnologia avançada de sensibilidade ao toque.

Stable-BC melhora o desempenho dos robôs em situações inesperadas com uma estabilidade de comportamento melhorada.

Um sistema novo melhora o controle do veículo em terrenos difíceis usando dois métodos.

Esse estudo analisa lesões que acontecem nas interações entre robôs e humanos em ambientes industriais.

Um novo modelo melhora a velocidade e a qualidade na criação de formas 3D.