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'invariance, la causalité et la robustesse de l'analyse des données, en abordant les défis et les implications pour la généralisation de la distribution.
Couvre la simulation, la modélisation, les profils d'accélération, les fréquences naturelles, les calculs de rigidité et les solutions anti-résonance pour les robots multi-axes.
Discute de la navigation par quadritor en utilisant l'apprentissage de renforcement profond et le contrôle de bas niveau, en mettant l'accent sur l'intelligence visuelle et la robustesse du modèle de regard.
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.
Explore les approches de mise en œuvre pour la modélisation dynamique des robots, en mettant l'accent sur les techniques d'optimisation et de simplification.
