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Présente une architecture nouvelle pour l'apprentissage robot de l'interaction haptique, la réalisation d'une estimation robuste de la classe d'objets et l'amélioration de l'efficacité de l'interaction haptique.
Explore l'injection de perturbations bayésiennes pour une imitation robuste dans l'apprentissage des robots, démontrant son efficacité dans la réduction de l'accumulation d'erreurs et la réalisation de tâches élevées.
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.
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Explore les progrès de l'apprentissage robot pour l'autonomie à l'échelle, couvrant les défis de l'apprentissage profond, l'architecture efficace, les résultats d'analyse comparative et les implications sociétales.
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.
