Neuste Artikel für Mensch-Roboter-Interaktion

Wir stellen ARMCHAIR vor, ein System für besseres Teamwork zwischen Menschen und Robotern.

Neue Simulationen verbessern die Fähigkeit von Robotern, komplexe Aufgaben effektiv auszuführen.

Eine Studie über den Einsatz von ARI in einer gerontologischen Tagespflegeeinrichtung.

Eine neue Methode verbessert, wie Maschinen aus menschlichem Feedback lernen.

Hier sind die Smart Help-Roboter, die ihre Hilfe an die Bedürfnisse und Emotionen der Nutzer anpassen.

Neue Methoden verbessern die Effizienz von Robotern beim Umgang mit Objekten mit beiden Händen.

Die Forschung konzentriert sich darauf, Robotern zu helfen, Sprache besser zu verstehen, auch wenn Hintergrundgeräusche da sind.

Ein neues Verfahren verbessert die Bewegungen von Robotern mit Erkenntnissen über menschliches Verhalten.

Roboter können Aufgaben lernen, indem sie Menschen beobachten und ihre Erinnerung und Leistung mit der Zeit verbessern.

FoundationGrasp verbessert das Greifen von Robotern für alltägliche Aufgaben.

Fuzzy SIT verbessert die Klassifizierung von Roboterszenen und passt sich an rauschen Daten an.

Neuer Ansatz verbessert die Manipulation von Objekten durch Roboter, indem er Energiemargen zur Robustheit misst.

Robots Aufgaben durch einfache Demonstrationen beizubringen, hat grosses Potenzial für Anpassungsfähigkeit.

Strategien zur Verbesserung der Zusammenarbeit zwischen Menschen und Robotern mit unterschiedlichen Fähigkeitsniveaus.

Diese Studie konzentriert sich darauf, wie Roboter planen können, obwohl sie Fehler machen.

Diese Forschung stellt ein Modell vor, damit Roboter durch Interaktionen Fähigkeiten lernen können.

Eine neue Methode ermöglicht es Robotern, Aufgaben zu lernen, indem sie menschliche Handlungen beobachten.

Ein neues Modell soll verbessern, wie Roboter ihre Umgebung verstehen.

Die Forschung untersucht, wie Roboter ihre Zustände mit Audiosignalen ausdrücken können.

Die Kombination aus Berührung und Sprache verbessert das Objektverständnis und die Entscheidungsfindung von Robotern.

Eine neue Plattform, wo Roboter komplexe Aufgaben über Air Hockey lernen.

Diese Studie zeigt, wie persönliche Blickmuster die Interaktionen zwischen Menschen und Robotern beeinflussen.

Roboter lernen Fähigkeiten, indem sie Menschen beobachten, die Aufgaben mit beiden Händen erledigen.

Ein neuer Datensatz hilft Robotern, komplexe Fragen zu den Bedingungen im Haushalt zu beantworten.

Ein neuer Ansatz hilft Robotern, sicher in komplexen Umgebungen zu navigieren.

Ein neues System verbessert die Fähigkeit von Robotern, präzise Aufgaben der Manipulation in der Hand auszuführen.

Forschungen zeigen, dass Roboter besser lernen können, wenn sie Audio- und Visuelle Daten kombinieren.

Simulationstraining und menschliches Feedback kombinieren, um die Fähigkeiten von Robotern zu verbessern.

Lern, wie Roboter bessere Entscheidungen treffen können, während sie die Sicherheit der Menschen gewährleisten.

Roboter lernen Aufgaben schnell durch einzelne menschliche Demonstrationen mit neuen Techniken.

ReAd verbessert die Teamarbeit von Robotern, indem es die Planungs- und Feedback-Mechanismen verfeinert.

Ein neues Framework hilft Robotern, in sich verändernden Arbeitsumgebungen zu lernen und sich anzupassen.

Roboter können jetzt um Hilfe bitten, um komplexe Aufgaben zu erledigen.

Dieser Artikel behandelt eine neue Methode, wie Roboter sicher Hindernisse umgehen können.

Die Studie beschäftigt sich damit, wie Roboter Konflikte lösen und effektiv mit Nutzern kommunizieren können.

Imitationslernen hilft Robotern, sich besser in belebten Umgebungen zu bewegen.

Ein neuer Ansatz hilft Robotern, visuelle Daten mit Aktionen zu verknüpfen.

Eine neuartige Methode kombiniert Sprachmodelle und Wissensgraphen, um die Sicherheit von Robotern zu verbessern.

Spielerische Wege erkunden, um die Interaktionen zwischen Mensch und Roboter in städtischen Umgebungen zu verbessern.

Ein neuer Ansatz verbessert das Lernen von Robotern aus vergangenen Demonstrationen mithilfe von kontrafaktischen Daten.