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'état de la recherche robotique, couvrant les défis interdisciplinaires, les technologies de capteurs et les architectures de collaboration homme-robot.
Explore le contrôle conforme pour les robots par impédance et rigidité variable, permettant des interactions sûres et adaptatives avec l'environnement.
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.
Explore le grand défi collaboratif de la robotique assistée distribuée à l'EPFL, en mettant l'accent sur une plus grande autonomie pour les personnes à mobilité réduite.
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.
Déplacez-vous dans l'augmentation sensorielle et la mécanique d'interaction dans la robotique humaine, couvrant la communication haptique, les avantages de l'interaction motrice, et la théorie du jeu différentiel.
Explore Sensing in Human-Robot Interaction (HRI) et ses applications, y compris les haptiques humains, les haptiques robots et la peau artificielle modulaire.
Déplacez-vous dans les mains artificielles pour les humains et les robots, en mettant l'accent sur la prise en main robotisée douce, les caractéristiques clés, les défis et les stratégies de prise en main autonome.
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 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.
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.
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.
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 les approches de mise en œuvre pour la modélisation dynamique des robots, en mettant l'accent sur les techniques d'optimisation et de simplification.
