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Introduit les bases de la robotique, couvrant les définitions, les classifications et les statistiques, et explore l'évolution et les applications de différents types de robots.
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.
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.
S'engage à utiliser des simulations pour l'interaction homme-robot, à tirer des leçons de l'expertise et des préférences humaines, des modèles utilisateurs, des modèles de système, des résultats de simulation et à aider les atterrissages de drones.
Déplacez-vous dans des robots modulaires auto-reconfigurés, en discutant des avantages, des concepts de conception, des stratégies de planification et des défis dans la planification des mouvements et les algorithmes de recherche.
Explore l'application de l'apprentissage de renforcement pour enseigner à Pacman à jouer de façon autonome en utilisant les méthodes de gradient de politique et les processus de décision Markov.
Compare l'apprentissage par renforcement basé sur un modèle et sans modèle, en soulignant les avantages du premier pour s'adapter aux changements de récompense et planifier les actions futures.
