Neuste Artikel für Mensch-Roboter-Interaktion

Erforschen, wie Roboter Gespräche mit Menschen besser verstehen und erklären können.

BRMData liefert wichtige Daten für Roboter, die Haushaltsaufgaben mit beiden Händen erledigen.

Ein neues System, das die LernEffizienz von Robotern mit Video- und Sprachfeedback verbessert.

Eine Studie über Desktop-Roboter, die natürliche Sprach- und Bilderkennungstechnologien nutzen.

Neue Softwareplattform verbessert, wie Roboter in verschiedenen Umgebungen mit Menschen interagieren.

Dieser Artikel untersucht, wie Sprachmodelle die Kommunikation und Interaktion von Robotern verbessern.

LGR2 verbessert die Leistung bei robotischen Aufgaben durch Sprachbefehle und hierarchisches Lernen.

Eine neue Methode hilft Robotern, von Menschen zu lernen und Ablenkungen auszublenden.

Eine neue Methode hilft Robotern, Benutzerbefehle besser zu verstehen.

Roboter lernen Aufgaben, indem sie Menschen beobachten, was die Anpassungsfähigkeit in der Produktion verbessert.

Neuer Datensatz verbessert die Greiffähigkeiten von Robotern mithilfe von Sprachbefehlen.

Eine Methode, die die Bewegungssteuerung von Robotern ermöglicht, hilft Menschen mit Behinderungen.

Bewertung von Risiken verzerrter Ergebnisse bei Robotern mithilfe von Sprachmodellen.

Eine neue Methode ermöglicht es Agenten, effektiv aus Beobachtungen zu lernen, ohne dass direkte Aktionsdaten benötigt werden.

DIPPER optimiert das Roboterlernen durch menschliches Feedback und verbessert die Aufgabenleistung.

Forscher entwickeln neue Methoden, um Roboter sicher in riskanten Umgebungen zu trainieren.

Roboter verbessern ihre Fähigkeit, sich an Aufgaben in verschiedenen Umgebungen anzupassen.

Ein neues System hilft Robotern, Aufgaben zu erlernen, indem es Audio von realen Demonstrationen verwendet.

Eine neue Methode hilft Robotern dabei, Objekte gemeinsam zu tragen.

Ein neuer Ansatz hilft Robotern, sich schnell an unbekannte Aufgaben anzupassen.

Forschung entwickelt Methoden für sicherere Roboternavigation mithilfe von Unsicherheitsabschätzungstechniken.

Eine neue Methode verbessert die Effizienz des Robotern Lernens durch bessere Interaktion mit Menschen.

neuROSym verbessert die Fähigkeit von Robotern, menschliche Aktionen in Echtzeit vorherzusagen.

Das Verstehen von Unsicherheit verbessert die Genauigkeit der Emotionserkennung in realen Szenarien.

Roboter lernen neue Aufgaben schneller, indem sie bestehende Fähigkeiten aus vergangenen Erfahrungen nutzen.

Ein neues System ermöglicht es Robotern, Objekte mithilfe von visuellen und sprachlichen Eingaben umzustellen.

Eine Methode, die es Robotern ermöglicht, sich an unerwartete Änderungen während Aufgaben anzupassen.

Roboter lernen, natürlich mit Menschen zu kommunizieren, dank fortschrittlicher Sprachmodelle.

Eine neue Methode hilft Agenten, von Experten zu lernen, obwohl Informationen fehlen.

Erforschen, wie Empathie die Kommunikation mit Robotern und virtuellen Assistenten verbessert.

Ein neuer Ansatz verbessert die Effizienz des Roboterlernens durch Task-Symmetrien.

MARS hilft Robotern, artikulierte Objekte besser wahrzunehmen und damit zu interagieren.

Eine neue Methode verbessert die Fähigkeit von Robotern, Objekte in offenen Umgebungen zu finden.

Die Verbindung zwischen Verstärkendes Lernen und ethischen Entscheidungsfindungen bei Maschinen erkunden.

Kompakte Methoden für Roboter, um ohne menschliches Eingreifen zu navigieren, tauchen auf.

In diesem Papier wird eine Methode besprochen, wie Roboter durch menschliche Eingaben Sicherheit lernen können.

Untersuchen, wie unterschiedliche Anweisungen den Erfolg von Roboteraufgaben beeinflussen.

Ein neuer Trainingsansatz verbessert die Sicherheit und Anpassungsfähigkeit von Robotern bei der Aufgabenerfüllung.

Verstehen, wie Roboter selbstständig über ihre Umgebungen lernen können.

Neuer Ansatz hilft Robotern, Aufgaben zu lernen, indem Bilder von Aktionen generiert werden.