研究者たちは、機械が日常の物とどのように対話するかを改善するための新しいデータセットを開発した。
Wenbo Cui, Chengyang Zhao, Songlin Wei
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コンピューターサイエンス - ロボット工学
RSSLAMBDAは日常のタスクで高度なロボット学習の舞台を整える。
Ahmed Jaafar, Shreyas Sundara Raman, Yichen Wei
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新しい方法が水中車両の画像伝送を改善するよ。
Luyuan Peng, Mandar Chitre, Hari Vishnu
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ロボットが物とどうやってやり取りしてタスクに適応するかを発見しよう。
Emily Liu, Michael Noseworthy, Nicholas Roy
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イベントカメラは動きのトラッキングを再定義して、精度とスピードを向上させる。
Friedhelm Hamann, Daniel Gehrig, Filbert Febryanto
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BRRPは、限られた情報でロボットがシーンをよりよく理解するのを助ける。
Herbert Wright, Weiming Zhi, Matthew Johnson-Roberson
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SoGraBは壊れやすい物体に対するソフトグリッパーのパフォーマンスを評価するための標準化された方法を提供してるよ。
Benjamin G. Greenland, Josh Pinskier, Xing Wang
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ロボットがアクションバリューグラディエント法でどんだけうまく学ぶか探ってみて。
Gautham Vasan, Mohamed Elsayed, Alireza Azimi
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ロボットは高度な計画技術を使って、複雑な環境を安全に移動する方法を学んでいるよ。
William D. Compton, Noel Csomay-Shanklin, Cole Johnson
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安全な自動運転のために、ローカリゼーションとトラッキングを組み合わせる。
Peilin Tian, Hao Li
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新しいセンサーができて、ロボットが人間みたいに触覚を感じられるようになったよ。
Yanzhe Wang, Hao Wu, Haotian Guo
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ロボットの動きをもっと滑らかに速くするためのパスを改善する方法を学ぼう。
Shruti Garg, Thomas Cohn, Russ Tedrake
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GRIPテープに会おう、柔軟で強力なロボットグリッパーが自動化を再定義するよ。
Gengzhi He, Curtis Sparks, Nicholas Gravish
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ロボットは今、物体と一度だけやりとりすることで学べるようになった。
Yifan Zhu, Tianyi Xiang, Aaron Dollar
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ロボットが好奇心と注意を組み合わせてタスクを学ぶ方法を発見しよう。
Quentin Houbre, Roel Pieters
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研究者たちが、3Dイメージングを使ってドローンの位置精度を向上させる方法を開発した。
Haoyuan Li, Chang Xu, Wen Yang
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新しい方法で、ロボットが障害物を避けながら樽を押す計画をうまく立てられるようになるんだ。
John Lathrop, Benjamin Rivi`ere, Jedidiah Alindogan
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動的システムにおける効果的な境界制御のための安全フィルタリングフレームワークを紹介します。
Hanjiang Hu, Changliu Liu
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新しい方法が、自動運転車のための深度推定をたった一枚の画像で改善した。
Gasser Elazab, Torben Gräber, Michael Unterreiner
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CogACTは、日常のタスクで賢いロボットのために言語とアクションを組み合わせてるよ。
Qixiu Li, Yaobo Liang, Zeyu Wang
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ATTUNEモデルを使って人間とロボットのインタラクションを改善することを探る。
Giannis Petousakis, Angelo Cangelosi, Rustam Stolkin
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多様な道路設定を作ることで、自動運転車の安全テストが向上する。
Fan Yang, You Lu, Bihuan Chen
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ロボットの群れがどうやって協力して複雑なタスクを効率よくこなすかを発見しよう。
Yang Lv, Jinlong Lei, Peng Yi
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SANGOは、混雑した場所で人を邪魔せずにロボットが動けるように助けるんだ。
Rahath Malladi, Amol Harsh, Arshia Sangwan
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厳しい地形をナビゲートするための自動化技術の進歩。
Jason Gibson, Anoushka Alavilli, Erica Tevere
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新しい方法でロボット表面の制御が遅れなく強化される。
Yuchen Zhao
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新しい手法がVSLAMとSfM技術の従来の真実依存を挑戦してるよ。
Alejandro Fontan, Javier Civera, Tobias Fischer
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研究者たちが画像から物体の形や位置を推定するための適応型システムを開発したんだ。
Jingnan Shi, Rajat Talak, Harry Zhang
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新しい方法で自動運転車のナビゲーションと物体追跡が強化されたよ。
Susu Fang, Hao Li
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柔軟で適応性のある内骨格マシンでロボティクスの未来を発見しよう。
Muhan Li, Lingji Kong, Sam Kriegman
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新しい音声トレーニングで、Minecraftエージェントの性能と多様性が向上したよ。
Nicholas Lenzen, Amogh Raut, Andrew Melnik
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ZOCBFがロボットや自動運転車が危険を避けるのにどう役立つかを学ぼう。
Xiao Tan, Ersin Das, Aaron D. Ames
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さまざまな環境でドローンの追跡能力を向上させる革新的なアプローチ。
Haowei Sun, Jinwu Hu, Zhirui Zhang
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科学者たちは、ドローンと地上ロボットを安全に調整する方法を開発している。
Viswa Narayanan Sankaranarayanan, Achilleas Santi Seisa, Akshit Saradagi
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GenTact Toolboxは、ロボットが人間のように触覚を感じることを可能にします。
Carson Kohlbrenner, Caleb Escobedo, S. Sandra Bae
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新しい触覚センサーで、ロボットが進化した人工皮膚技術を使って触れることを感知できるようになったよ。
Carson Kohlbrenner, Mitchell Murray, Yutong Zhang
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触覚センサーは、ロボットが自分の世界を感じてうまくやりとりできる能力を与えるんだ。
Carson Kohlbrenner, Caleb Escobedo, Nataliya Nechyporenko
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ロボットはSparseGraspを使って、最小限の画像で物を素早くつかむことを学ぶんだ。
Junqiu Yu, Xinlin Ren, Yongchong Gu
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HPRMはロボットのコミュニケーションを改善して、システムをもっと速くて安全にするよ。
Jacky Kwok, Shulu Li, Marten Lohstroh
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先進技術が海底テレロボットをどう変えているかを発見しよう。
Adnan Abdullah, Ruo Chen, David Blow
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