Introduit BulletArm, un référentiel de manipulation robotique open source et un cadre d'apprentissage couvrant les objectifs de conception, les tâches de référence et les algorithmes d'apprentissage.
Déplacez-vous dans les facteurs physiques et sociaux de l'interaction homme-robot, couvrant des sujets tels que l'estimation du couple de surcharge articulaire et les stratégies de contrôle adaptatif.
Explore le transfert des principes d'apprentissage humain aux robots, en mettant l'accent sur la manipulation de l'apprentissage des compétences et la planification des tâches.
Explore les états internes et le contrôle hiérarchique dans la robotique, en se concentrant sur les comportements et les circuits neuraux pour la faim.
