Explore les robots d'entraînement en renforçant l'apprentissage et l'apprentissage de la démonstration, mettant en évidence les défis de l'interaction homme-robot et de la collecte de données.
Explore le changement de paradigme dans la conception robotique vers des robots hautement prévisibles et programmables avec des performances augmentées.
Explore les stratégies de contrôle pour la manipulation des robots, couvrant les contrôleurs décentralisés, les systèmes de second ordre, et les contrôleurs P, PD et PID.
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.
Explore les actionneurs hydrauliques, pneumatiques et électromécaniques utilisés dans la robotique, y compris les moteurs pas à pas et les comparaisons d'énergie spécifiques.
