この研究は、動的な動きのパターンをマッピングすることでロボットのナビゲーションを向上させるんだ。
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コンピューターサイエンス - ロボット工学
RSS新しい方法で混雑した空間での人間の動きを予測するのが上手くなったよ。
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新しいフレームワークがロボットエージェントのリアルタイム意思決定を強化する。
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この研究は、レーシングにおけるRLエージェントをライダーとオドメトリデータを使って探求してるよ。
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歩行者シミュレーションを使ってAVの安全性をチェックする新しい方法が出てきたよ。
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ロボットがインタラクションを通じて学ぶのにおける言語モデルの役割を探る。
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不確実性にうまく対処する新しいロボット動作計画のアプローチ。
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ロボットは月の厳しい表面で動くためのスキルを向上させてるよ。
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ロボットたちが複雑な環境で効率的に建物を作るために協力してるよ。
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新しい方法でロボットが配置の課題をうまく解決できるようになる。
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NTU4DRadLMデータセットは、厳しい環境での重要なセンサーを統合することでSLAM研究を向上させるよ。
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新しいモデルがロボットに物の関係を学ばせて、行動を予測するのを助けるよ。
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リモートIDの統合は、混雑した空域でのドローンの安全性と効率性を向上させるよ。
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新しいフレームワークは、学習と適応制御方法を使ってドローンの性能を向上させる。
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研究は人間とロボット群のコミュニケーション向上に焦点を当てている。
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ロボットはリーダーなしで一緒に働けて、自然の効率を真似してるよ。
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新しいアプローチが狭い果樹園でのAAVの操縦を強化する。
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複雑な動きを実現するユニークな機械設計を覗いてみよう。
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この研究は、さまざまなタスクでロボットを効率的に訓練するシステムを明らかにしてる。
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ドローンの俊敏さと気球の持久力を兼ね備えた飛ぶロボットを紹介するよ。
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この記事では、子供とロボットのインタラクション研究における再現性の重要性についてレビューするよ。
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新しいアプローチは、シミュレーションとオフラインデータを組み合わせて、ロボットテストをより良くするよ。
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ReLoc-PDRは、屋内の歩行者ナビゲーション精度を向上させるための方法を組み合わせているよ。
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新しい方法がイベントセンサーを使って小型衛星の指向精度を向上させる。
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カレイドサイクルの概要とその数学的意義。
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新しい方法がロボットの学習効率を例を少なくして向上させる。
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新しいアプローチで無人地上車両がGPSが使えないエリアで移動できるようになったよ。
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新しい勾配ベースの手法がロボットの状態推定の精度とスピードを向上させる。
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この研究は、屋内での効率的なロボットナビゲーションのための磁場ベースの方法を提案している。
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魚がロボットルアーとどう関わるかを調べることで、擬態の隙間が見えてくる。
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ロボットはベイズ法を使って、予測できない環境で安全にデータを集めるよ。
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AutonomROSは効率的な自律走行車両の運用のために再構成可能なハードウェアを統合してるよ。
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自由飛行デバイスとニューラルネットワークを使った宇宙船の検査方法。
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複雑な環境での物理的リスクを考慮した安全なロボットナビゲーションの新しい方法。
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燃料制限のある作業でのUAV-UGV協力の効率的な計画。
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研究によると、集中した視線パターンが手術のパフォーマンスとトレーニングを向上させるらしい。
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動きの予測は、安全な自動運転のためにめっちゃ大事で、交通の流れや意思決定を良くするんだ。
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ロボットが誤解を招くデータを除外してマッピングの精度を向上させる方法を学ぼう。
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ロボットは、オブジェクトの操作を上手くするために、過去のデータを使ってスキルを向上させるんだ。
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ロボットがテーブルテニスをうまく早く学ぶ方法を探ってる。
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