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Une méthode ajuste dynamiquement l'horizon d'action des politiques VLA via la géométrie des trajectoires de débruitage.
Le robot humanoïde Helix 2.5 effectue des tâches ménagères complexes sans entraînement spécifique.
Les coding agents négligent souvent les contraintes de sécurité lors de la manipulation robotique.
Un framework exploitant les similarités des tâches robotiques pour accélérer l'inférence des modèles Vision-Language-Action.
Un cadre multimodal pour une détection de glissement à faible latence et une généralisation inter-plateformes.
Un framework de contrôle combine LLM et NMPC pour améliorer l'autonomie et la sécurité des robots articulés en milieux complexes.
Les avancées en robotique et intelligence artificielle accélèrent, mais quand verrons-nous ces agents domestiques débarquer réellement ?
Une interface sémantique compacte permet aux modèles vision-langage de contrôler des robots par zero-shot ou fine-tuning rapide.
Un modèle Vision-Language-Action contrôle tout le corps d'un robot pour naviguer et éviter les obstacles.
Un environnement expérimental ouvert reliant simulation et réalité pour véhicules miniatures Ackermann.
Un nouveau framework garantit l'auditabilité des décisions robotiques via des chaînes causales documentées, conformes à l'AI Act.