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Machine Learning for Robotics and Control. Combining models and data in a closed-loop system architecture to improve the safety, performance and reliability of robotic systems. Algorithms that enable robots to safely and effectively operate in increasingly unstructured, uncertain and changing environments, alongside humans, and over long periods of time. Algorithms that enable a seamless interaction between technical systems and the physical world.
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IEEE ROBOTICS AND AUTOMATION LETTERSno. 3 (2024): 2160-2167
CoRR (2024)
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CoRR (2024)
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IEEE CONTROL SYSTEMS LETTERSno. 99 (2024): 157-162
IEEE ROBOTICS AND AUTOMATION LETTERSno. 2 (2024): 1270-1277
IEEE ROBOTICS AND AUTOMATION LETTERSno. 1 (2024): 683-690
arxiv(2024)
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