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Une étude montre comment des objets distracteurs perturbent la sélection de cibles dans les politiques robotiques d'imitation, et propose des correctifs concrets.
Un nouveau modèle robotique prédit les forces de contact générées par ses actions pour atteindre une précision sub-millimétrique en assemblage.
Un nouveau système, Kuafu, synthétise automatiquement des programmes sémantiques pour entraîner des politiques robotiques sans démonstrations ni récompenses manuelles.
Une méthode de post-training transforme des VLMs standards en raisonneurs robotiques capables de guider des politiques de manipulation complexes.
Un cadre qui combine agent LLM et modèles VLA pour décomposer les tâches robotiques complexes et éviter la propagation d'erreurs entre étapes.