Neuste Artikel für Mensch-Roboter-Interaktion

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.

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.