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 la perception dans l'apprentissage profond pour les véhicules autonomes, couvrant la classification d'image, les méthodes d'optimisation, et le rôle de la représentation dans l'apprentissage automatique.
Explorez l'interaction homme-robot, l'engagement des étudiants et l'analyse de l'apprentissage à l'aide de données multimodales pour améliorer les processus éducatifs.
Explique comment les robots manipulent des objets en utilisant des instructions en langage naturel et intègre des modèles de langage de vision pour améliorer les performances.
Explore l'apprentissage profond pour les véhicules autonomes, couvrant la perception, l'action et les prévisions sociales dans le contexte des technologies de capteurs et des considérations éthiques.
Explore la prévision des trajectoires dans les véhicules autonomes, en mettant l'accent sur les modèles d'apprentissage profond pour prédire les trajectoires humaines dans les scénarios de transport socialement conscients.
Explore le contrôle conforme pour les robots par impédance et rigidité variable, permettant des interactions sûres et adaptatives avec l'environnement.
Se penche sur la formation et les applications des modèles Vision-Language-Action, en mettant l'accent sur le rôle des grands modèles linguistiques dans le contrôle robotique et le transfert des connaissances web. Les résultats des expériences et les orientations futures de la recherche sont mis en évidence.
Explore les robots volants interactifs et respectueux de l'environnement, couvrant la prévision du vent, le vol autonome, les stratégies de contrôle, les défis auxquels sont confrontés les drones omnidirectionnels et les technologies de pointe.
Explore les modèles prédictifs et les traceurs pour les véhicules autonomes, couvrant la détection d'objets, les défis de suivi, le suivi en réseau neuronal et la localisation des piétons en 3D.
Déplacez-vous dans les facteurs physiques et sociaux de l'interaction homme-robot, couvrant des sujets tels que l'estimation du couple de surcharge articulaire et les stratégies de contrôle adaptatif.
Explore la logique de la fonction neuronale, le modèle Perceptron, les applications d'apprentissage profond et les niveaux d'abstraction dans les modèles neuronaux.
S'engage à utiliser des simulations pour l'interaction homme-robot, à tirer des leçons de l'expertise et des préférences humaines, des modèles utilisateurs, des modèles de système, des résultats de simulation et à aider les atterrissages de drones.
Explore l'utilisation des robots sociaux pour la santé et l'éducation, en mettant l'accent sur leur influence unique sur la prise de décisions et les interactions d'apprentissage.
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.
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.
Couvre les défis et les solutions pour que les robots travaillent en toute sécurité avec les humains, en mettant l'accent sur l'adaptabilité et la prévisibilité.
