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 l'apprentissage et le contrôle adaptatif pour les robots, en mettant l'accent sur les défis, la planification de parcours avec des systèmes dynamiques, et les applications de planification en temps réel.
Explore des algorithmes de graphes comme BFS et DFS, en discutant des chemins les plus courts, des arbres couvrants et du rôle des structures de données.
Explore les chemins dans les réseaux, la connectivité cérébrale, le routage le plus court, l'efficacité du réseau, la navigation et la prochaine mi-parcours.
Couvre les algorithmes de graphes élémentaires, un examen à mi-parcours sur la résolution de problèmes algorithmiques et la mesure de distance entre les chaînes.
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.
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.
