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.
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 approches et les défis modernes en matière d'acquisition de données pour l'apprentissage de contrôleurs optimaux au moyen de démonstrations et de méthodes axées sur les données.
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 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 la recherche de bugs, la vérification et l'utilisation d'approches aidées à l'apprentissage dans le raisonnement de programme, montrant des exemples comme le bug Heartbleed et le raisonnement bayésien différentiel.
Explore le contrôle conforme pour les robots par impédance et rigidité variable, permettant des interactions sûres et adaptatives avec l'environnement.
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'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.
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.
S'insère dans la dynamique de l'apprentissage collectif avec exploitation de la similitude, couvrant l'apprentissage structuré, les cadres d'adaptation, la modélisation, la simulation et les résultats expérimentaux.
Explore les approches fondées sur les données pour améliorer la conception des robots, en mettant l'accent sur la conformité, les matériaux souples et les interactions complexes.
Introduit les bases de la robotique, couvrant les définitions, les classifications et les statistiques, et explore l'évolution et les applications de différents types de robots.
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.
Explore la coopération des robots d'assistance à l'amélioration de la productivité des soins infirmiers et à la création d'une société dynamique d'ici 2050.
Explore le codage de réseau analogique pour l'imagerie sans fil dans des conditions difficiles, mettant en valeur son potentiel dans la reconstruction de pose humaine et les voitures autonomes.
