Examine le contrôle sensorimoteur dans la locomotion à l'aide de robots et de modèles mathématiques, explorant la locomotion bimodale, la marche des insectes et la natation ondulatoire.
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.
Discute de la navigation par quadritor en utilisant l'apprentissage de renforcement profond et le contrôle de bas niveau, en mettant l'accent sur l'intelligence visuelle et la robustesse du modèle de regard.
Couvre l'utilisation de transformateurs en robotique, en se concentrant sur la perception incarnée et les applications innovantes dans la locomotion humanoïde et l'apprentissage du renforcement.
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.
