Neuste Artikel für Mensch-Roboter-Interaktion

Roboter verbessern ihr Verständnis von räumlichen Begriffen durch Interaktionen mit Menschen.

Ein neues Framework hilft Robotern dabei, menschliche Anweisungen besser zu verstehen.

Dieser Artikel behandelt die Herausforderungen und Lösungen von VR-Teleoperation für Industrieroboter.

Eine Methode, um humanoiden Robotern zu helfen, stabil zu laufen, während sie schwere Objekte tragen.

Eine neue Methode verbessert das Lernen und die Anpassungsfähigkeit von Robotern in sich verändernden Umgebungen.

Forschung verbessert die Zusammenarbeit zwischen Menschen und Robotern mithilfe von Vorhersagemodellen.

Studie untersucht, wie Nutzer Roboter wahrnehmen, die kontinuierlich aus Interaktionen lernen.

Forscher verbessern die Roboternavigation mit detaillierter Objekterkennung.

Ein neues Modell erklärt die Vertrauensdynamik in der Interaktion zwischen Mensch und Roboter.

Entdecke die neuesten Entwicklungen in der verkörperten KI mit dem EmbodiedGPT-Modell.

Roboter lernen komplexe Aufgaben schneller, indem sie Nachahmung und fortgeschrittene Planungstechniken nutzen.

Eine Technik, um Unzuverlässigkeit bei der Rekonstruktion von menschlichen Körpernetzen zu identifizieren.

Neue Methoden verbessern die Teamarbeit von Robotern trotz Zeitverzögerungen bei der Steuerung.

Neue Methoden helfen KI, Objektstandorte in sich verändernden Umgebungen vorherzusagen.

Roboter lernen den Umgang mit empfindlichen Objekten durch modellfreies Verstärkungslernen.

Forscher nutzen Bilder, um Roboter zu lehren, wie sie mit der Welt interagieren sollen.

Eine neue Methode verbessert, wie Roboter Aufgaben anhand von Beispielen und Sprache lernen.

Forschung ermöglicht es Robotern, Aufgaben zu verstehen und auszuführen, basierend auf menschlichen Anweisungen.

In diesem Artikel geht es um egozentrische Planung für Roboter, um die Aufgabenleistung zu verbessern.

Die Rolle der Datenqualität beim effektiven Roboternlernen durch Nachahmung erkunden.

Eine neue Methode gleicht die Robotergeschwindigkeit und die Sicherheit von Menschen in kollaborativen Umgebungen aus.

Ein neues Verfahren verbessert, wie Roboter Aufgaben von Sprachmodellen lernen.

Eine Studie darüber, wie Sprachfehler das Lernen mit lehrbaren Agenten beeinflussen.

Autonome neurale dynamische Richtlinien verbessern das Lernen von Robotern durch Nachahmung und Anpassungsfähigkeit.

Diese Methode hilft Robotern, menschliche Befehle durch Fusskontaktmuster zu verstehen.

Eine neue Methode ermöglicht es Robotern, sich sicher in überfüllten Umgebungen zurechtzufinden.

Eine neue Methode verbessert die Zielerkennung für Agenten in unvorhersehbaren Situationen.

Ein System ermöglicht es Robotern, ihre Aufgaben durch Zusammenfassungen und Antworten zu erklären.

Ein neuer Algorithmus verbessert die Roboternavigation in komplexen Umgebungen.

Hier ist SPRINT, eine Methode, um Roboter mit weniger menschlichem Input zu trainieren.

Analyse der Stabilität von Robotern mit asymmetrischen Steifigkeitsmatrizen bei Kontaktaufgaben.

HabiCrowd hilft Robotern dabei, menschliches Verhalten in überfüllten Umgebungen zu verstehen.

Ein neues robotisches System lernt, bewegliche Objekte effektiv zu handhaben.

Roboter lernen, Kleidungsstücke effektiv zu greifen, um verschiedene Aufgaben zu erledigen.

Ein neues Datenset verbessert die Fähigkeit von Robotern, menschliche Aktionen drinnen vorherzusagen.

KITE verbessert die Fähigkeit von Robotern, Sprachbefehle zum Manipulieren von Objekten zu folgen.

Eine neue Methode verbessert das Imitationslernen, indem sie hochlevelige Wegpunkte und niedriglevelige Aktionen kombiniert.

Ein neues Framework verbessert das Gedächtnis und die Denkfähigkeiten von Robotern.

Roboter verbessern ihre Fähigkeiten, um in belebten Umgebungen mit Menschen zu interagieren und deren Verhalten vorherzusagen.

Dieser Artikel untersucht, wie ARMoD die Interaktionen zwischen Robotern und Menschen verbessert.