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Este estudo foca em como os robôs conseguem planejar mesmo cometendo erros.

Os robôs otimizam o movimento usando uma nova técnica de aprendizado colaborativo.

Essa pesquisa apresenta um modelo pra robôs aprenderem sobre affordances através de interações.

O QD em contexto usa sucessos passados pra criar soluções diversas.

Uma visão geral do aprendizado por reforço profundo no movimento de robôs bípedes.

Uma nova abordagem para análise de segurança usando funções de barreira estocásticas por partes.

Um novo método melhora a precisão em rastrear vários alvos em movimento em grupos.

Um novo framework melhora o aprendizado de reforço baseado em modelos com controle adaptativo pra uma tomada de decisão melhor.

Um novo método melhora o planejamento de caminho de robôs em situações dinâmicas.

A estrutura MUSIC melhora a otimização distribuída, aumentando a velocidade e reduzindo os custos de comunicação.

Um agente robótico navega pelo espaço pra descobrir as linhas ocultas de forma eficaz.

Novo modelo melhora a estimativa de profundidade usando dados de câmera de eventos através de algoritmos eficientes.

Esse estudo combina câmeras RGB-D e IMUs pra ter uma estimativa de movimento melhor.

Um método pra treinar robôs pra tarefas complexas garantindo segurança.

Novo método melhora a forma como as máquinas navegam e entendem comandos de linguagem.

Um novo método permite que robôs aprendam tarefas observando as ações humanas.

Esse artigo fala sobre um novo método de controle pra movimento estável de quadrúpedes em superfícies que mudam.

A lógica GXU oferece métodos estruturados pra criar sistemas de controle eficientes na automação.

Um método pra agentes manterem formas com comunicação mínima.

O ROAM permite que robôs mapeiem áreas de forma eficiente através do trabalho em equipe e dados compartilhados.

Uma olhada em como melhorar modelos de sistemas dinâmicos usando informações de destino.

Descubra como os robôs colaboram pra explorar ambientes desconhecidos de forma eficiente.

Esse artigo analisa problemas de confiança em equipes de robôs para coleta de dados confiável.

Um novo método avalia as habilidades de ficar em pé e andar de robôs humanoides.

Robôs podem melhorar a navegação classificando diferentes terrenos em ambientes desafiadores.

Robôs pequenos se coordenam pra encapsular várias fontes de sinal sem se comunicarem direto.

Aprenda a criar programas confiáveis que reagem ao ambiente.

Avaliando técnicas de tradução de imagem nos testes de carros autônomos.

Novo método melhora a remoção de sombras em imagens usando aprendizado profundo e transformadores.

SUGAR simplifica a álgebra geométrica para engenheiros e matemáticos usando Matlab.

Um método novo melhora a eficiência do feedback humano em RL usando dados de baixa qualidade.

Esse artigo mostra um jeito de os robôs otimizarem caminhos levando em conta tempo e energia.

Aprenda como grupos de agentes podem concordar mesmo com membros não confiáveis.

O MV-RGBT oferece um conjunto de dados realista pra avaliar métodos de rastreamento RGBT.

Aprenda a construir e aprimorar modelos de sistemas dinâmicos usando técnicas avançadas.

Novas câmeras baratas oferecem soluções de imagem 3D eficientes em várias áreas.

Um novo método melhora as estratégias de controle para sistemas complexos influenciados por incertezas.

Uma visão geral do aprendizado por imitação e suas aplicações no treinamento de agentes.

Apresentando o LVOS: um dataset pra rastrear objetos em vídeos longos.

Explorando como a confiança se desenvolve nas interações homem-agente ao longo do tempo.