Computerwissenschaften - Robotik

Ein neues Framework verbessert sicheres Lernen bei Robotern, indem es die Risiken des Erfahrungsaustauschs angeht.

Eine neue Methode verbessert die visuelle Odometrie, indem sie sowohl Punkt- als auch Linienmerkmale nutzt.

Lerne, wie Regeln selbstfahrende Autos in Verkehrssituationen leiten.

Ein neuer Ansatz zur Bewertung der Sicherheit von AVs durch kontrafaktische Simulationen.

FusionAD verbessert die Leistung von selbstfahrenden Autos durch kombinierte Sensordaten.

Eine neue Methode verbessert die Sicherheit von Gabelstaplerbewegungen in belebten Umgebungen.

Das Erkunden von Vertrauensdynamiken in der Mensch-Roboter-Teamarbeit für eine bessere Zusammenarbeit.

Neue Methoden verbessern, wie selbstfahrende Autos ihre Routen vorhersagen.

Dieser Artikel untersucht Methoden zur Messung der Unsicherheit in der Roboterpositionierung mithilfe von RTS.

Kleine Roboter mit Unimorph-Aktoren zeigen vielversprechende Möglichkeiten für verschiedene Anwendungen.

In diesem Artikel geht's darum, wie AMRs Objekte verfolgen und Kollisionen mit Lidar vorhersagen.

ScalOTA verbessert OTA-Updates für Fahrzeuge mithilfe von Update-Stationen für schnellere und sichere Downloads.

Mani-GPT verbessert, wie Roboter Menschen verstehen und mit ihnen interagieren.

Die Faive Hand imitiert menschliche Bewegungen für fortgeschrittene robotische Manipulation.

Entdecke, wie Roboter sich in unterschiedlichen Umgebungen zurechtfinden und anpassen, indem sie Space-Filling Curves nutzen.

Erforschen, wie Roboter die Sammlung von Umweltdaten durch autonome Entscheidungsfindung verbessern.

Ein neues Tool verbessert die Cybersicherheit für Roboter mithilfe von KI und Spieltheorie.

Überprüfung der Risiken von Cyberangriffen auf moderne Lenksysteme von Fahrzeugen.

Neue Methoden verbessern die Bewegungsgenauigkeit von Robotern, indem sie Einheiten und Geräusche steuern.

Ein Blick darauf, wie Roboter genau bewegen, indem sie inverse Kinematik nutzen.

TempFuser verbessert taktische Manöver in Luftkämpfen mit fortschrittlichen Lerntechniken.

Die 2. BARN-Challenge hat Fortschritte bei autonomen Roboternavigationssystemen gezeigt.

Erforschen, wie Cloud-Technologie die Sicherheit von selbstfahrenden Fahrzeugen durch bessere Datenverarbeitung verbessert.

Eine neue Methode kombiniert Physik und Deep Learning für eine bessere Muskelbewertung.

GP-MPPI kombiniert Echtzeitsensorik und Wegeplanung für die robotische Navigation.

Neue Techniken verbessern das Tracking und die Kontrolle von flexiblen Robotern in verschiedenen Anwendungen.

Wege finden, um die Zusammenarbeit zwischen Menschen und Robotern durch gute Kommunikation und Sicherheitsvorkehrungen zu verbessern.

Neue Methode verbessert die Robotereffizienz mit erhöhter Präzision und Sicherheit.

Eine neue Methode verbessert die Fähigkeiten von Robotern, Objekte zu verstehen und zu manipulieren.

Während Roboter alltäglich werden, steigen die Bedenken bezüglich der Privatsphäre bei ihrem Einsatz.

Dieses System nutzt Roboter, um Objekte effizient in verschiedene Richtungen zu transportieren.

Ein neues System verbessert die Handhabung von zerknittertem Stoff mit fortschrittlichen Techniken.

Die Rolle von Vertrauen zwischen Nutzern, Robotern und Entwicklern untersuchen.

Eine Methode, die die Roboteinstellungen basierend auf den Nutzerpräferenzen verbessert, ohne direkt zu bewerten.

Neue Methoden helfen Robotern, sicher mit ihrer Umgebung zu interagieren.

Die Navigation von unbemannten Wasserfahrzeugen verbessern durch fortschrittliche Bildverarbeitungstechniken.

Innovative Roboter, die selbstständig verschiedene Arten von Türen öffnen.

Chatbots verändern die Patientenunterstützung und die Kommunikation im Gesundheitswesen.

Forschung zeigt verbesserte Methoden für die Bewegungsplanung von Robotern in verschiedenen komplizierten Szenarien.

Verbesserung von Erkennungsmodellen für sicherere selbstfahrende Fahrzeuge in verschiedenen Entfernungsbereichen.