SeFlowは自己監視学習を使って自動運転車の動きの推定を強化するよ。
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最先端の科学をわかりやすく解説
SeFlowは自己監視学習を使って自動運転車の動きの推定を強化するよ。
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影は人間とロボットのコミュニケーションを高めて、理解と相互作用を良くするんだ。
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AIにおけるシーケンス生成と意思決定を改善する新しい手法。
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新しい方法で事前の物体知識なしに3Dモデリングが強化される。
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新しいフレームワークが、駐車場における自動運転車のテストシナリオを強化するよ。
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RoDyn-SLAMは、動く物体がある環境でのマッピングとトラッキングを強化するよ。
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新しい方法が限られたラベル付きデータでロボット学習を向上させる。
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研究は、生物模倣型推進システムを通じてUUVの効率を向上させることを目指している。
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MARSはロボットが関節のある物体をよりよく認識して対話できるようにする。
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新しいアプローチで動的なオブジェクトを取り除いてポイントクラウドマッピングが強化されたよ。
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ReachBotは月と火星の難しい地形を探検するために設計されているんだ。
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新しいTOKENアプローチが、自動運転車の稀な運転イベントの扱いを改善した。
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新しい方法でロボットが混雑した場所でも安全に協力できるようになったよ。
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EAGERxは、シミュレーションを実世界のタスクに繋げることでロボット学習を強化するよ。
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PWTOは複雑な環境でロボットの経路探索を改善する。
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新しい方法で、AIを使って脚付きロボットの複雑な環境での動きが改善されてるよ。
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ロボットが私たちの生活や仕事をいろんな場所で変えてるよ。
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新しいコンピューティング手法がAIシステムのエネルギー消費を減らす方法を発見しよう。
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WARP-CAは、野火の予測と制御に関する革新的なアプローチを提供してるよ。
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新しい方法がロボットの開放的な環境での物体発見能力を高める。
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大規模なワールドモデルを使ったAIの効率的な意思決定のための新しい方法。
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自然に影響を受けたロボットは、適応性とパフォーマンスの新しい可能性を提供する。
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四足歩行のロボットが二足歩行を学んでいて、汎用性が向上してるんだ。
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DextrAH-Gは、実世界のさまざまなアプリケーションでロボットの把持を改善するよ。
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先進的な測定選択技術を使って、モバイルロボティクスのキャリブレーション効率を向上させる。
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AIとランゲージモデルは、モバイルロボットの経路計画や意思決定能力を向上させるんだ。
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新しいグリッドメソッドが、自動運転車が未知のエリアを扱う方法を改善する。
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人間の介入なしでロボットが移動できるコンパクトな方法が出てきてるね。
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研究は、メッシュネットワークでのロボット宇宙ミッションにおけるミドルウェアの選択肢を調査している。
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都市部における道路脇センサーの位置精度を向上させる方法。
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感情ロボティクスは、高度な技術を通じて感情的な幸福を助けることを目指してるんだ。
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新しい方法がロボティクスや自律システムの動作計画の効率を改善するんだ。
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EfficientFuserは、安全な自動運転車のためのセンサーフュージョンを強化するよ。
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革新的なアプローチで膨大なラベル付きデータなしに衛星の故障検出が向上。
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新しい方法が、点群を使って混雑した環境でのロボットの把持を改善するよ。
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新しい方法で、ロボットが人間の助けなしに周りをはっきり見ることができるようになったよ。
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この論文は、人間の入力からロボットが安全を学ぶ方法について話してるよ。
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新しい方法で、LiDAR技術を使って動的環境での動く物体検出が改善されたよ。
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新しいポイントベースの方法が自動運転車のシーン理解を向上させる。
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ロボットのタスク成功に対する指示の影響を調べてる。
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