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.
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'apprentissage et le contrôle adaptatif pour les robots, en mettant l'accent sur les défis, la planification de parcours avec des systèmes dynamiques, et les applications de planification en temps réel.
