Toutes les news taguées avec ce sujet.
Un robot bimanuel fixe des points 3D comme un œil humain pour manipuler finement sans caméra de poignet, via RL hiérarchique.
Un système couplant raisonnement sémantique et exécution physique permet à des robots de corriger leurs échecs et d'améliorer leurs capacités en continu.
Un nouveau cadre de RL utilise des démonstrations main-objet humaines pour résoudre l'exploration en manipulation robotique dextre.
Un système qui génère, vérifie et raffine automatiquement des programmes robotiques à partir d'une seule démonstration visuelle humaine, grâce à une boucle agentique itérative.
Un nouveau modèle combine vision et toucher pour prédire actions et dynamiques physiques, plus rapide que les backbones génératifs classiques.
Une méthode entraîne un token de mémoire compact à partir de VLM, évitant leur usage coûteux au moment de l'exécution des tâches robotiques.
Des chercheurs exploitent le son généré par IA pour extraire des profils de force et guider un bras robotique dans des tâches de contact.
Une étude montre comment des objets distracteurs perturbent la sélection de cibles dans les politiques robotiques d'imitation, et propose des correctifs concrets.
Un nouveau modèle robotique prédit les forces de contact générées par ses actions pour atteindre une précision sub-millimétrique en assemblage.
Un nouveau système, Kuafu, synthétise automatiquement des programmes sémantiques pour entraîner des politiques robotiques sans démonstrations ni récompenses manuelles.