Présente une architecture nouvelle pour l'apprentissage robot de l'interaction haptique, la réalisation d'une estimation robuste de la classe d'objets et l'amélioration de l'efficacité de l'interaction haptique.
Explore les robots d'entraînement en renforçant l'apprentissage et l'apprentissage de la démonstration, mettant en évidence les défis de l'interaction homme-robot et de la collecte de données.
Explore l'injection de perturbations bayésiennes pour une imitation robuste dans l'apprentissage des robots, démontrant son efficacité dans la réduction de l'accumulation d'erreurs et la réalisation de tâches élevées.
Déplacez-vous dans des robots modulaires auto-reconfigurés, en discutant des avantages, des concepts de conception, des stratégies de planification et des défis dans la planification des mouvements et les algorithmes de recherche.
Couvre l'apprentissage et le contrôle adaptatif des robots, en mettant l'accent sur la réactivité en temps réel et la planification de parcours à l'aide de systèmes dynamiques.
Explore les progrès de l'apprentissage robot pour l'autonomie à l'échelle, couvrant les défis de l'apprentissage profond, l'architecture efficace, les résultats d'analyse comparative et les implications sociétales.
Explore le contrôle conforme pour les robots par impédance et rigidité variable, permettant des interactions sûres et adaptatives avec l'environnement.
Explore les défis et les opportunités dans la perception robotique basée sur la vision, couvrant des sujets tels que SLAM, la reconnaissance des lieux, les caméras d'événements et l'intelligence visuelle collaborative.
Explore le transfert des principes d'apprentissage humain aux robots, en mettant l'accent sur la manipulation de l'apprentissage des compétences et la planification des tâches.
