OutramはLiDARローカライゼーションの新しいアプローチでロボットの位置決めを改善した。
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コンピューターサイエンス - ロボット工学
RSS研究者たちは、人間のようなデモを通じて卓球を学ぶロボットを開発した。
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新しいフレームワークがマルチロボットの協調とタスク実行の効率を高めるよ。
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改善された測定技術がロボットの認識力とパフォーマンスをどう向上させるかを発見しよう。
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ディレクターシステムは、ロボットの行動を改善して、タスクの移行をスムーズにして適応性を高めるんだ。
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この研究は、布と硬いセンサー技術を使った動きの予測について探ってるよ。
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RobotPerfは、ROS 2を使ってさまざまなハードウェアセットアップでロボットのパフォーマンスを測定するよ。
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ロボットは今、自然言語のタスクやシーングラフを使って動きを効果的に計画してるよ。
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ロボットの群れが予測できない環境で障害物をどうやって乗り越えるかを探ってるんだ。
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自動運転車がどうやって一緒に運転を学び、効果的に競い合うかを調べてる。
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新しい手法が障害物のある動的環境でロボットの効率を向上させる。
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新しいモデルで、ロボットがジェスチャーを使ってもっと自然にコミュニケーションできるようになるよ。
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新しい方法が、教えて繰り返す技術を使ってロボットの障害物を通過する動きを向上させる。
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新しい方法がロボット群の性能を向上させるのは、故障を早期に予測して対処するからだ。
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この記事は、ロボット料理のタスク計画における新しい方法について話してるよ。
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CRAMPを紹介するよ、混雑した環境でエージェントのナビゲーションを改善する方法なんだ。
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新しい方法は、自然言語と構造化された計画を組み合わせて、モバイルロボットのために使われる。
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Tabularrayを使って、LaTeXで効果的なテーブルデザインを作る方法を学ぼう。
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DFL-TOROは人間のデモを使ってロボットの学習効率を高めるんだ。
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新しい方法で四足歩行ロボットが動的な動きをより効果的に学べるようになった。
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高度なイメージング技術を使って、自動運転車の中で異常な物体を検出する研究。
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3Dオブジェクトのラベリングを自動化して、不確実性を評価しながらAIの学習を向上させる。
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ロボットは新しい技術を使って、たった一人の人間のデモから効率的にタスクを学べるんだ。
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新しいフレームワークが分散型コミュニケーションを通じてロボットのチームワークを向上させる。
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研究がロボットとデジタル仲間の感情認識についての洞察を明らかにした。
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ロボットの説明がチームワークやエラー解決をどう改善できるか。
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この研究は、触覚と視覚を使ってロボットの操作能力を向上させることに焦点を当ててるよ。
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新しい方法がドローンと地上車両の協調を改善して、長時間の動作を可能にする。
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ロボットはオペレーターの好みを予測することで新しい地形にうまく適応できる。
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Grasp-Anythingは、多様な画像とテキストの説明でロボットのグラップ検出を強化するよ。
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自動運転をもっと良くするための強化学習の改善を探る。
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新しい方法でロボットがノイズモデルを使って状態を推定するのがより良くなったよ。
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この研究は、触覚、音、視覚がテクスチャーのある表面とどう相互作用するかを調べてるよ。
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新しい方法がロボットの動きモデルをいろんな表面で改善する。
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MOGANはロボットの複数の物体の相互作用の理解を深めて、操作をより良くする。
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新しいモデルが、シミュレーションデータと実データを使ってロボットの触覚センサーの精度を向上させたよ。
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ロボットを教えるのに絵を使うのは、新しくて直感的なアプローチだね。
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RGB-Dカメラとフィデュシャルマーカーを使ったVSLAMの強化された機能を探る。
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新しい方法がロボットの複雑な環境でのナビゲーションを改善し、不確実性に対処する。
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STARNetはロボットセンサーの信頼性を向上させて、より安全な自律性を実現するよ。
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