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Punteggio crediti: CC0 Area Pubblica

Certo, queste macchine alte 7 piedi alla Dallas Love Area ti stanno guardando. Vogliono essere sicuri che tu stia portando una maschera se stai salendo a bordo di un volo o non parcheggi troppo a lungo sul marciapiede se stai selezionando un viaggiatore di ritorno.

Love Area sta testando due Safety Management Remark Towers sul , uno vicino al bagaglio e l’altro vicino ai controlli di sicurezza, per determinare se gli assistenti robotici possono o meno aiutare i clienti a spostarsi e avvisare i passeggeri che infrangono le linee guida. I robot possono anche nominare e le operazioni nel caso sia necessaria assistenza extra.

Anche se non proprio “RoboCop”, le macchine, soprannominate SCOT, sono state messe in servizio un mese fa per “decidere se sono in grado di integrare efficacemente le attuali operazioni aeroportuali”, ha detto il portavoce della Love Area Lauren Rounds.

I robot appaiono come molti chioschi diversi nell’aeroporto con a , insieme a dati di orientamento, mappe dei parcheggi e istruzioni per il ride-hailing e il ritiro della navetta. Tuttavia SCOT è molto più intelligente, in grado di rilevare ciò che le persone stanno trasportando e anche se hanno ottenuto o meno su a .

Gli aeroporti sono stati in prima linea , insieme al riconoscimento facciale e a diversi dati biometrici, da anni, un modello che preoccupa i sostenitori della privacy che affermano che ci sono poche, se non nessuna, linee guida legali o indicazioni su come utilizzare il crescente know-how. Amazon ha ricevuto critiche nel 2019 dopo aver testato il suo know-how Rekognition con prima di decidere di vietare l’applicazione della regolamentazione dall’utilizzarla due anni dopo.

Tuttavia, le aziende personali e gli aeroporti sono stati estremamente aggressivi e la pandemia di COVID-19 ha stimolato un’enfasi maggiore sulle interazioni touchless che utilizzano i sistemi informatici. American Airways, con sede a Fort Value, utilizza il riconoscimento facciale per alcuni clienti per esaminare i bagagli e gli aeroporti corrispondenti al DFW Worldwide Airport, complice della US State Division per il know-how di riconoscimento facciale per i passeggeri in arrivo.

Il know-how in materia di sorveglianza non ha smesso di progredire poiché il resto del mondo si trovava nel mezzo di una pandemia mondiale. In realtà, sempre più istituzioni e società utilizzano l’intelligenza sintetica per controllare le aree, ha menzionato Adam Schwartz, un avvocato del gruppo per i diritti sulla privacy digitale Digital Frontier Basis.

“È per quanto riguarda che un aeroporto ha messo in un sistema nuovo di zecca ”, ha detto Schwartz. “Solleva molte domande su cosa sta facendo quel know-how”.

Love Area è uno dei due aeroporti in cui iniziare a utilizzare il know-how delle Robotic Help Unit aziendali, ha affermato Steve Reinharz, CEO e fondatore dell’azienda. L’aeroporto di fronte, che Reinharz ha detto di non essere in grado di rivelare, si avvale di un know-how associato dell’azienda in tonnellate di parcheggi per scoraggiare furti e intrusioni.

“Questo ha un obiettivo in più di essere un deterrente corporeo quotidiano”, ha detto. “Questo è il corso che l’azienda deve seguire perché abbiamo alcuni punti di lavoro vitali.”

I chioschi robotici SCOT possono rilevare i passeggeri e comportarsi principalmente in base alle linee guida stabilite da ogni persona, ad esempio dall’aeroporto. Ad esempio, le persone che guidano fino allo spazio di discesa sul marciapiede a tarda notte possono ricevere una sequenza di avvertimenti verbali che aumentano in quantità e gravità. Infine, la macchina può nominare la polizia, avvisare la sicurezza in loco e persino consentire a qualcuno di fare un annuncio da remoto.

Le macchine possono anche rilevare le persone segnalate principalmente in base a ciò che stanno trasportando, in particolare se si trovano in aree inclini alla criminalità, corrispondente alla dichiarazione del bagaglio, ha affermato Reinharz.

Le telecamere per la scansione delle targhe possono inviare avvisi ad auto sospette o veicoli immediati da manovrare a fianco se sono stati pronti troppo a lungo nelle corsie di ritiro dei passeggeri.

Nel corso della pandemia di COVID-19, la società ha affermato di aver ulteriormente spinto un know-how in grado di rilevare se gli argomenti portano o meno le mascherine. Le maschere per il viso sono state un certo grado di rivalità sugli aeroplani, tuttavia rimangono un mandato federale almeno fino al 18 aprile.

“I modelli al momento fanno bollettini programmati e basati sul rilevamento diretti ai nostri passeggeri e ospiti”, ha affermato Rounds. “Alcuni di questi riguardano la riduzione della congestione veicolare sul nostro marciapiede riconoscimento e crescente conformità alle maschere federali utilizzando know-how mentre altri presentano dati abituali”.

L’aeroporto non sta pagando i chioschi ora mentre valuta le capacità, tuttavia Love Area ha pagato circa $ 4.000 per spedirli in Texas.


Scansione facciale in arrivo in un aeroporto vicino a te, che solleva alcune preoccupazioni


©2022 Le informazioni mattutine di Dallas.
Distribuito da Tribune Content material Company, LLC.

Quotazione:
Un robotico alto 7 piedi alla Dallas Love Area non vede l’ora di vacanzieri smascherati e bighellonare sul marciapiede (2022, 13 aprile)
recuperato il 20 aprile 2022
da https://techxplore.com/information/2022-04-foot-tall-robot-dallas-field-unmasked.html

Questo documento è soggetto a copyright. Al di fuori di ogni veridicità di trattamento finalizzata alla ricerca o all’analisi personale, n
la metà potrebbe anche essere riprodotta senza il permesso scritto. Il materiale contenuto viene fornito esclusivamente per le funzioni di dati.



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Il dispositivo di memoria neuromorfico simula i neuroni e le sinapsi

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Neuromorphic memory device simulates neurons and synapses

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Sistema di reminiscenza neuromorfica costituito da strati di reminiscenza sul retro instabili e ad alta non volatilità che emulano rispettivamente le proprietà neuronali e sinaptiche. Punteggio di credito: The Korea Superior Institute of Science and Know-how (KAIST)

I ricercatori hanno segnalato un sistema di reminiscenza neuromorfica di dimensioni nanometriche che emula neuroni e sinapsi contemporaneamente in una cellula unitaria, un altro passo verso il raggiungimento dell’obiettivo del calcolo neuromorfico progettato per imitare accuratamente la mente umana con gadget a semiconduttore.

Obiettivi del calcolo neuromorfico da comprendere (AI) imitando i meccanismi dei neuroni e che compongono il . Impressionati dalle caratteristiche cognitive della mente umana che i sistemi informatici attuali non possono presentare, i gadget neuromorfici sono stati ampiamente studiati. Tuttavia, gli attuali circuiti neuromorfici basati su CMOS (Complementary Steel-Oxide Semiconductor) si limitano a unire neuroni sintetici e sinapsi senza interazioni sinergiche e l’implementazione concomitante di neuroni e sinapsi rimane comunque un problema. Per gestire questi punti, una squadra di analisi guidata dal professor Keon Jae Lee della Divisione di scienza e ingegneria delle forniture ha applicato i meccanismi di lavoro organico delle persone introducendo le interazioni neurone-sinapsi in una singola cellula di reminiscenza, in qualche modo rispetto alla strategia standard di connessione elettrica gadget neuronali e sinaptici sintetici.

Proprio come le carte da gioco di grafica industriale, i gadget sinaptici sostitutivi studiati in precedenza erano tipicamente utilizzati per accelerare i calcoli paralleli, che mostrano chiare variazioni rispetto ai meccanismi operativi della mente umana. La squadra di analisi ha applicato le interazioni sinergiche tra neuroni e sinapsi all’interno del sistema di reminiscenza neuromorfica, emulando i meccanismi della comunità neurale organica. Inoltre, il sistema neuromorfico sviluppato può scambiare circuiti neuronali CMOS avanzati con un unico sistema, offrendo un’eccessiva scalabilità ed efficacia di valore.

La mente umana è costituita da una comunità elegante di 100 miliardi di neuroni e 100 trilioni di sinapsi. Le caratteristiche e gli edifici dei neuroni e delle sinapsi possono cambiare in modo flessibile in linea con gli stimoli esterni, adattandosi all’ambiente circostante. La squadra di analisi ha sviluppato un sistema neuromorfico durante il quale coesistono reminiscenze a breve ea lungo termine utilizzando gadget di reminiscenza instabili e non volatili che imitano rispettivamente i tratti dei neuroni e delle sinapsi. Viene utilizzato un sistema di modifica della soglia come e la reminiscenza del cambiamento di fase viene utilizzata come sistema non volatile. Due gadget a film sottile sono integrati senza elettrodi intermedi, implementando la pratica adattabilità dei neuroni e delle sinapsi all’interno della reminiscenza neuromorfica.

Il dispositivo di memoria neuromorfico simula i neuroni e le sinapsi

Operazione di riqualificazione all’interno dell’array del sistema neuromorfico. a) Grafico schematico che mostra l’impatto della riqualificazione. b) Immagine al microscopio elettronico a scansione dell’array del sistema neuromorfico. c) Esempio di coaching “F” per la riqualificazione dai un’occhiata. d) Evoluzione dello stato di reminiscenza dell’array del sistema neuromorfico per lo schema di coaching e riqualificazione ingenuo. Punteggio di credito: The Korea Superior Institute of Science and Know-how (KAIST)

Il professor Keon Jae Lee ha definito: “I neuroni e le sinapsi lavorano insieme per determinare le caratteristiche cognitive equivalenti alla reminiscenza e allo studio, quindi simulare ciascuna di esse è una componente vitale per l’intelligenza sintetica ispirata al cervello. Il neuromorfico sviluppato il sistema imita inoltre l’impatto di riqualificazione che consente uno studio rapido delle informazioni dimenticate implementando un impatto di suggerimenti costruttivi tra e sinapsi”.

Questa conseguenza, intitolata “Emulazione simultanea della plasticità sinaptica e intrinseca che utilizza una sinapsi memristiva”, è stata stampata all’interno della situazione del 19 maggio 2022 di Comunicazioni sulla natura.


Il team presenta hardware neuromorfico altamente scalabile ispirato al cervello


Informazioni extra:

Sang Hyun Sung et al, Emulazione simultanea della plasticità sinaptica e intrinseca utilizzando una sinapsi memristiva, Comunicazioni sulla natura (2022). DOI: 10.1038/s41467-022-30432-2

Quotazione:
Il sistema di reminiscenza neuromorfica simula neuroni e sinapsi (2022, 20 maggio)
recuperato il 20 maggio 2022
da https://techxplore.com/information/2022-05-neuromorphic-memory-device-simulates-neurons.html

Questo documento è soggetto a copyright. Al di fuori di ogni veridicità di trattamento finalizzata alla ricerca o all’analisi personale, n
la metà potrebbe anche essere riprodotta senza il permesso scritto. Il materiale di contenuto viene offerto esclusivamente per funzioni informative.

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Il post Il dispositivo di memoria neuromorfico simula i neuroni e le sinapsi è apparso per la prima volta su Le ultime novità in fatto di intelligenza artificiale | Robotica AI | Notizie sull’apprendimento automatico.

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Rete neurale per aiutare ecologisti, silvicoltori e operatori di linee elettriche a dimensionare alberi dall’alto – Le ultime novità in materia di intelligenza artificiale | Robotica AI

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Neural network to help ecologists, foresters and power line operators size up trees from above

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Hugues Thomas ei suoi collaboratori dell’U of T Institute for Aerospace Research hanno creato una nuovissima tecnica per la navigazione robotica basata principalmente sullo studio approfondito autocontrollato. Punteggio di credito: Safa Jinje

Un gruppo di ricercatori guidato dal professor Tim Barfoot del College of Toronto sta utilizzando una nuova tecnica che consente ai robot di evitare di scontrarsi con gli individui prevedendo le aree a lungo termine di ostacoli dinamici del loro percorso.

La sfida sarà probabilmente introdotta alla Worldwide Convention on Robotics and Automation a Filadelfia alla fine di Might.

I risultati di una simulazione, che non sono altro che peer-reviewed, possono essere trovati sul servizio di prestampa di arXiv.

“Il precetto del nostro lavoro è avere a prevedere cosa faranno le persone in un futuro rapido”, afferma Hugues Thomas, ricercatore post-dottorato nel laboratorio di Barfoot presso l’Istituto di ricerca aerospaziale U of T al College of Utilized Science & Engineering. “Ciò consente al robot di anticipare moderatamente il movimento degli individui che incontra piuttosto che reagire non appena si trova di fronte a questi ostacoli”.

Per risolvere il luogo di manovra, il robot utilizza le mappe della griglia di occupazione spaziotemporale (SOGM). Si tratta di mappe della griglia 3D mantenute all’interno del processore robotico, con ogni cella della griglia 2D contenente i dettagli previsti sull’esercizio in quella casa in un determinato momento. La robotica sceglie le sue azioni future elaborando queste mappe per mezzo degli attuali algoritmi di pianificazione della traiettoria.

Un altro software chiave utilizzato dall’equipaggio è il rilevamento e la portata delicati (lidar), un know-how di rilevamento della distanza molto simile al radar, oltre al fatto che utilizza la delicatezza invece del suono. Ogni ping del lidar crea una certa misura salvata nella reminiscenza del robot. Il lavoro precedente dell’equipaggio ha mirato all’etichettatura di questi fattori in base principalmente alle loro proprietà dinamiche. Questo aiuta il robot a riconoscere vari tipi di oggetti all’interno del suo ambiente.

La comunità SOGM dell’equipaggio è attualmente in grado di riconoscere 4 classi di livello lidar: la parte inferiore; infissi eterni, corrispondenti a tramezzi; questioni mobili ma immobili, corrispondenti a sedie e tavoli; e ostacoli dinamici, corrispondenti agli individui. Non è richiesta alcuna etichettatura umana delle informazioni.

“Con questo lavoro, speriamo di consentire ai robot di navigare per mezzo di aree interne affollate in un metodo più socialmente consapevole”, afferma Barfoot. “Predicendo il luogo in cui andranno gli individui e i diversi oggetti, siamo in grado di pianificare percorsi che anticipano ciò che faranno le parti dinamiche”.

All’interno del documento, l’equipaggio studia i risultati redditizi dell’algoritmo eseguito nella simulazione. Il problema successivo è indicare la relativa efficienza negli ambienti del mondo reale, il luogo in cui le azioni umane saranno difficili da prevedere. Come parte di questo sforzo, l’equipaggio ha esaminato il loro progetto sul terreno principale di U of T’s Myhal Middle for Engineering Innovation & Entrepreneurship, il luogo in cui la robotica era in grado di trasferire i precedenti studenti universitari impegnati.







Punteggio di credito: College di Toronto

“Una volta che sperimentiamo la simulazione, abbiamo broker che sono codificati per una condotta sicura e andranno a un certo livello seguendo la traiettoria migliore per arrivarci”, afferma Thomas. “Tuttavia, non è quello che fanno gli individui nella vita reale”.

Quando le persone si trasferiscono per mezzo di aree, possono affrettarsi o smettere bruscamente di parlare con un’altra persona o cambiare direzione. Per far fronte a questo tipo di condotta, la comunità utilizza un approccio di studio automatico denominato studio autocontrollato.

Lo studio autocontrollato contrasta con il diverso , corrispondente allo studio rafforzato, il luogo in cui l’algoritmo impara a svolgere un’attività massimizzando una nozione di ricompensa in un metodo per tentativi ed errori. Sebbene questa strategia funzioni efficacemente per alcuni compiti, ad esempio un computer che studia per praticare uno sport corrispondente agli scacchi o al Go, non è la cosa migliore per questo tipo di navigazione.

“Insieme a , crei un campo nero che rende oscura la connessione tra l’ingresso, ciò che vede il robot, e l’uscita, o fa il robot”, afferma Thomas. “Potrebbe inoltre richiedere che il robotico fallisca molti casi prima di apprendere le chiamate corrette e non avevamo bisogno del nostro robotico per studiare andando a sbattere contro gli individui”.

Al contrario, lo studio autocontrollato è facile e comprensibile, il che significa che è più semplice vedere come la robotica sta facendo le sue scelte. Questa strategia può anche essere moderatamente incentrata sul punto piuttosto che sull’oggetto, il che suggerisce che la comunità ha una migliore interpretazione della conoscenza del sensore crudo, consentendo previsioni multimodali.

“Molte strategie convenzionali rilevano gli individui come oggetti personali particolari e creano traiettorie per loro. Tuttavia, poiché il nostro manichino è incentrato sul punto, il nostro algoritmo non quantifica gli individui come oggetti di una persona particolare, tuttavia riconosce le aree in cui devono essere gli individui. E se hai un gruppo più numeroso di individui, il regno diventerà più grande”, afferma Thomas.

“Questa analisi offre un percorso promettente che avrebbe implicazioni costruttive in aree corrispondenti alla guida autonoma e alla fornitura robotica, il luogo in cui un’ambientazione non è del tutto prevedibile”.

Prima o poi, la troupe desidera vedere se amplierà la propria comunità per studiare spunti più delicati dalle parti dinamiche di una scena.

“Questo può richiedere molte più conoscenze di coaching”, afferma Barfoot. “Ma sicuramente deve essere fattibile perché ci siamo prefissati di generare le informazioni in un metodo computerizzato aggiuntivo: il luogo in cui il robotico può raccogliere conoscenze extra durante la navigazione, praticare mode predittive più elevate quando non è in funzione, dopodiché usa queste la volta successiva naviga in un’area.


Un modello per migliorare la capacità dei robot di consegnare oggetti agli esseri umani


Informazioni extra:

Hugues Thomas, Matthieu Gallet de Saint Aurin, Jian Zhang, Timothy D. Barfoot, Studiare le mappe della griglia di occupazione spaziotemporale per la navigazione permanente in scene dinamiche. arXiv:2108.10585v2 [cs.RO], doi.org/10.48550/arXiv.2108.10585

Quotazione:
I ricercatori progettano robot “socialmente consapevoli” che possono anticipare e tenersi lontani dagli individui durante il trasferimento (2022, 18 maggio)
recuperato il 19 maggio 2022
da https://techxplore.com/information/2022-05-socially-aware-robots-safely-people.html

Questo documento è soggetto a copyright. A parte ogni onesto trattamento a fini di esame o analisi personale, n
la metà potrebbe anche essere riprodotta senza il permesso scritto. Il materiale contenuto viene fornito esclusivamente per funzioni informative.



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Nuovo metodo per eliminare gli attacchi informatici in meno di un secondo – L’ultima novità nell’intelligenza artificiale | Robotica AI

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Hugues Thomas ei suoi collaboratori dell’U of T Institute for Aerospace Research hanno creato una nuovissima tecnica per la navigazione robotica basata principalmente sullo studio approfondito autocontrollato. Punteggio di credito: Safa Jinje

Un gruppo di ricercatori guidato dal professor Tim Barfoot del College of Toronto sta utilizzando una nuova tecnica che consente ai robot di evitare di scontrarsi con gli individui prevedendo le aree a lungo termine di ostacoli dinamici del loro percorso.

La sfida sarà probabilmente introdotta alla Worldwide Convention on Robotics and Automation a Filadelfia alla fine di Might.

I risultati di una simulazione, che non sono altro che peer-reviewed, possono essere trovati sul servizio di prestampa di arXiv.

“Il precetto del nostro lavoro è avere a prevedere cosa faranno le persone in un futuro rapido”, afferma Hugues Thomas, ricercatore post-dottorato nel laboratorio di Barfoot presso l’Istituto di ricerca aerospaziale U of T al College of Utilized Science & Engineering. “Ciò consente al robot di anticipare moderatamente il movimento degli individui che incontra piuttosto che reagire non appena si trova di fronte a questi ostacoli”.

Per risolvere il luogo di manovra, il robot utilizza le mappe della griglia di occupazione spaziotemporale (SOGM). Si tratta di mappe della griglia 3D mantenute all’interno del processore robotico, con ogni cella della griglia 2D contenente i dettagli previsti sull’esercizio in quella casa in un determinato momento. La robotica sceglie le sue azioni future elaborando queste mappe per mezzo degli attuali algoritmi di pianificazione della traiettoria.

Un altro software chiave utilizzato dall’equipaggio è il rilevamento e la portata delicati (lidar), un know-how di rilevamento della distanza molto simile al radar, oltre al fatto che utilizza la delicatezza invece del suono. Ogni ping del lidar crea una certa misura salvata nella reminiscenza del robot. Il lavoro precedente dell’equipaggio ha mirato all’etichettatura di questi fattori in base principalmente alle loro proprietà dinamiche. Questo aiuta il robot a riconoscere vari tipi di oggetti all’interno del suo ambiente.

La comunità SOGM dell’equipaggio è attualmente in grado di riconoscere 4 classi di livello lidar: la parte inferiore; infissi eterni, corrispondenti a tramezzi; questioni mobili ma immobili, corrispondenti a sedie e tavoli; e ostacoli dinamici, corrispondenti agli individui. Non è richiesta alcuna etichettatura umana delle informazioni.

“Con questo lavoro, speriamo di consentire ai robot di navigare per mezzo di aree interne affollate in un metodo più socialmente consapevole”, afferma Barfoot. “Predicendo il luogo in cui andranno gli individui e i diversi oggetti, siamo in grado di pianificare percorsi che anticipano ciò che faranno le parti dinamiche”.

All’interno del documento, l’equipaggio studia i risultati redditizi dell’algoritmo eseguito nella simulazione. Il problema successivo è indicare la relativa efficienza negli ambienti del mondo reale, il luogo in cui le azioni umane saranno difficili da prevedere. Come parte di questo sforzo, l’equipaggio ha esaminato il loro progetto sul terreno principale di U of T’s Myhal Middle for Engineering Innovation & Entrepreneurship, il luogo in cui la robotica era in grado di trasferire i precedenti studenti universitari impegnati.







Punteggio di credito: College di Toronto

“Una volta che sperimentiamo la simulazione, abbiamo broker che sono codificati per una condotta sicura e andranno a un certo livello seguendo la traiettoria migliore per arrivarci”, afferma Thomas. “Tuttavia, non è quello che fanno gli individui nella vita reale”.

Quando le persone si trasferiscono per mezzo di aree, possono affrettarsi o smettere bruscamente di parlare con un’altra persona o cambiare direzione. Per far fronte a questo tipo di condotta, la comunità utilizza un approccio di studio automatico denominato studio autocontrollato.

Lo studio autocontrollato contrasta con il diverso , corrispondente allo studio rafforzato, il luogo in cui l’algoritmo impara a svolgere un’attività massimizzando una nozione di ricompensa in un metodo per tentativi ed errori. Sebbene questa strategia funzioni efficacemente per alcuni compiti, ad esempio un computer che studia per praticare uno sport corrispondente agli scacchi o al Go, non è la cosa migliore per questo tipo di navigazione.

“Insieme a , crei un campo nero che rende oscura la connessione tra l’ingresso, ciò che vede il robot, e l’uscita, o fa il robot”, afferma Thomas. “Potrebbe inoltre richiedere che il robotico fallisca molti casi prima di apprendere le chiamate corrette e non avevamo bisogno del nostro robotico per studiare andando a sbattere contro gli individui”.

Al contrario, lo studio autocontrollato è facile e comprensibile, il che significa che è più semplice vedere come la robotica sta facendo le sue scelte. Questa strategia può anche essere moderatamente incentrata sul punto piuttosto che sull’oggetto, il che suggerisce che la comunità ha una migliore interpretazione della conoscenza del sensore crudo, consentendo previsioni multimodali.

“Molte strategie convenzionali rilevano gli individui come oggetti personali particolari e creano traiettorie per loro. Tuttavia, poiché il nostro manichino è incentrato sul punto, il nostro algoritmo non quantifica gli individui come oggetti di una persona particolare, tuttavia riconosce le aree in cui devono essere gli individui. E se hai un gruppo più numeroso di individui, il regno diventerà più grande”, afferma Thomas.

“Questa analisi offre un percorso promettente che avrebbe implicazioni costruttive in aree corrispondenti alla guida autonoma e alla fornitura robotica, il luogo in cui un’ambientazione non è del tutto prevedibile”.

Prima o poi, la troupe desidera vedere se amplierà la propria comunità per studiare spunti più delicati dalle parti dinamiche di una scena.

“Questo può richiedere molte più conoscenze di coaching”, afferma Barfoot. “Ma sicuramente deve essere fattibile perché ci siamo prefissati di generare le informazioni in un metodo computerizzato aggiuntivo: il luogo in cui il robotico può raccogliere conoscenze extra durante la navigazione, praticare mode predittive più elevate quando non è in funzione, dopodiché usa queste la volta successiva naviga in un’area.


Un modello per migliorare la capacità dei robot di consegnare oggetti agli esseri umani


Informazioni extra:

Hugues Thomas, Matthieu Gallet de Saint Aurin, Jian Zhang, Timothy D. Barfoot, Studiare le mappe della griglia di occupazione spaziotemporale per la navigazione permanente in scene dinamiche. arXiv:2108.10585v2 [cs.RO], doi.org/10.48550/arXiv.2108.10585

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I ricercatori progettano robot “socialmente consapevoli” che possono anticipare e tenersi lontani dagli individui durante il trasferimento (2022, 18 maggio)
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da https://techxplore.com/information/2022-05-socially-aware-robots-safely-people.html

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