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 l'amélioration du corps robotique avec des membres supplémentaires et les défis de la neuro-ingénierie dans le développement de doigts robotiques supplémentaires pour la restauration et l'augmentation.
Explore l'optimisation des systèmes neuroprothétiques, y compris la restauration de rétroaction sensorielle et les stratégies de stimulation neuronale.
Explore les approches fondées sur les données pour améliorer la conception des robots, en mettant l'accent sur la conformité, les matériaux souples et les interactions complexes.
Explore la neuroprothèse motrice, couvrant le système nerveux périphérique, le décodage moteur, les mains robotiques et la rétroaction sensorielle grâce à des techniques avancées et des systèmes implantables.
Explore la conception de robots informatiques, en mettant l'accent sur la co-optimisation et l'utilisation de grammaires graphiques pour une conception efficace.
Explore le défi de contrôle dans les systèmes robotiques souples et l'utilisation de modèles simplifiés avec théorie de contrôle non linéaire pour l'exécution dynamique des tâches.
Explore deux paradigmes pour la robotique, des composants comme les moteurs, les engrenages, les capteurs et les contrôleurs, et des considérations de conception pour divers types de robots.
Explore le changement de paradigme dans la conception robotique vers des robots hautement prévisibles et programmables avec des performances augmentées.
