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.
Explore le contrôle conforme pour les robots par impédance et rigidité variable, permettant des interactions sûres et adaptatives avec l'environnement.
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.
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 l'apprentissage et le contrôle adaptatif des robots à travers SEDS et LPV-DS, mettant l'accent sur la stabilité, la dynamique non linéaire et l'optimisation.
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 l'apprentissage et le contrôle adaptatif pour les robots, en mettant l'accent sur la modulation des systèmes dynamiques pour améliorer la stabilité et permettre le mouvement réactif.
Explore l'évitement des obstacles en utilisant Dynamical Systems pour les robots, en se concentrant sur la modulation, les garanties de stabilité et la théorie de la contraction.
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 deux paradigmes pour la robotique, des composants comme les moteurs, les engrenages, les capteurs et les contrôleurs, et des considérations de conception pour divers types de robots.
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.
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.
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 les défis et les points de vue de l'apprentissage profond, en mettant l'accent sur le paysage des pertes, la généralisation et l'apprentissage caractéristique.
