Couvre la planification de trajectoires multi-contacts pour les robots legged, la dynamique de l'élan centroïdal, et les contraintes de sensibilisation à l'incertitude.
Déplacez-vous dans la géométrie de Riemannian pour l'apprentissage et le contrôle du mouvement robot, en mettant l'accent sur les synergies géodésiques et le collecteur d'espace de configuration.
Couvre les mécanismes de rétroaction dans l'intelligence visuelle, l'estimation des poses humaines, l'adaptation motrice dans les robots à pattes et les contrôleurs PID.
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.
