Neuste Artikel für Mensch-Roboter-Interaktion

Symmetrie nutzen für besseres Roboternlernen und Leistung bei echten Aufgaben.

Eine neue Methode verbessert die Bewegungsprognose in tragbaren Robotern für bessere Unterstützung.

Roboter lernen komplexe Aufgaben, indem sie menschliche Handlungen nachahmen, was ihre Anpassungsfähigkeit verbessert.

KAT ermöglicht es Robotern, Aufgaben schnell mit weniger Beispielen zu lernen.

Neue Methode verbessert die Roboternavigation mit Sprache und visueller Kartierung.

J-CRe3 verbessert das Verständnis von Robotern für menschliche Sprache bei alltäglichen Aufgaben.

Diese Studie untersucht, wie Roboter Sprache und Aktionen durch Erfahrungen lernen.

Ein System, das Robotern hilft, Aufgabenfehler in Echtzeit zu erkennen und zu beheben.

Ein neues Framework verwandelt die Bildinterpretation durch offene Vokabular-Szenengraphen.

Ein neues Verfahren verbessert die Kommunikation zwischen Robotern und Menschen durch gemischte Signale.

Ein neues Framework verbessert das Verständnis von Bayesianischer Optimierung durch Shapley-Werte.

Forschung zeigt, wie Neugier Robotern hilft, durch Erkundung über Objekte zu lernen.

Die Kombination aus Sprache und Navigation verbessert, wie Roboter in verschiedenen Umgebungen funktionieren.

Ein Blick auf die Integration von Aufgaben- und Bewegungsplanung in der Robotik.

Die Forschung konzentriert sich darauf, Verletzungen durch scharfe Werkzeuge in der Zusammenarbeit zwischen Mensch und Roboter zu reduzieren.

Der TeleAware-Roboter verbessert das Bewusstsein und die Interaktion von Nutzern aus der Ferne in gemeinsamen Erlebnissen.

Forschung zeigt neue Methoden für besseres UGV-Management in herausfordernden Umgebungen.

Ein neuer Ansatz verbessert die Hindernisvermeidung bei Robotern durch neuromorphe Computer.

Die ADAPT Hand ahmt menschliche Greiftechniken nach, um die Objektmanipulation zu verbessern.

Ein neuer Massstab, um die Art und Weise zu verbessern, wie Roboter Objekte mit verschiedenen Methoden finden.

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.