タスクの難易度がロボットのサポートとユーザー体験にどう影響するかを調べてる。
Jiahe Pan, Jonathan Eden, Denny Oetomo
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New Science Research Articles Everyday
タスクの難易度がロボットのサポートとユーザー体験にどう影響するかを調べてる。
Jiahe Pan, Jonathan Eden, Denny Oetomo
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FogROS2-FTは、ロボットがクラウドコンピューティングを通じて接続された状態を維持し、効率的に働けるようにするよ。
Kaiyuan Chen, Kush Hari, Trinity Chung
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ロボットが距離場や測地線流を使って動きを最適化する方法を発見しよう。
Yiming Li, Jiacheng Qiu, Sylvain Calinon
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競争環境で自律エージェントが安全に動作する方法を学ぼう。
Shuo Yang, Hongrui Zheng, Cristian-Ioan Vasile
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ロボットのパフォーマンスと寿命を効果的に監視して予測する方法を学ぼう。
Ayush Mohanty, Jason Dekarske, Stephen K. Robinson
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アニメーションがリアルな手と物のやりとりを描く方法を革新する。
Wanyue Zhang, Rishabh Dabral, Vladislav Golyanik
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ロボットとの社会的なやり取りに対する地域言語の影響を探る。
Thomas Sievers, Nele Russwinkel
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ヒューマノイドロボットのコミュニケーションを改善すれば、公共サービスのやり取りがもっと良くなるよ。
Thomas Sievers, Ralf Moeller
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ロボットのペッパーは、役所での訪問者を手伝うことで公共サービスを向上させることを目指してるよ。
Thomas Sievers, Nele Russwinkel
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ロボットは今、人間の好みを最小限のフィードバックで理解できて、学習が効率的になってる。
Ran Tian, Yilin Wu, Chenfeng Xu
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研究者たちは、AIエージェントが複雑な指示を複数のデータタイプを使って理解する方法を改善しているよ。
Shaofei Cai, Bowei Zhang, Zihao Wang
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ロボットが人間みたいにインタラクションやスキルを学べる新しいプラットフォーム。
Pengzhen Ren, Min Li, Zhen Luo
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RADESがマルチロボットのナビゲーションと安全性をどう改善するか学ぼう。
Victor Parque
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研究者たちはAIに現実の行動のための簡単な指示を理解させる方法を教えている。
Harshit Sikchi, Siddhant Agarwal, Pranaya Jajoo
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科学者たちがゾスポアを真似したロボットスイマーを作って、効率的な液体の動きを実現した。
Nnamdi C. Chikere, Sofia Lozano Voticky, Quang D. Tran
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研究は、機械に口頭や書面でのナビゲーション指示に従う方法を教えることに焦点を当ててる。
Gengze Zhou, Yicong Hong, Zun Wang
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ロボット技術が進化して、日常の家事を手伝ってくれるようになってるよ。
Arth Shukla, Stone Tao, Hao Su
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PoLaRISは予測できない水域での安全な航行に必要なデータを提供するよ。
Jiwon Choi, Dongjin Cho, Gihyeon Lee
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RTEBがロボットが障害物を安全に通過する手助けをする方法を学ぼう。
Geesara Kulathunga, Abdurrahman Yilmaz, Zhuoling Huang
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チームワークとテクノロジーが組み合わさって、効果的なモバイルターゲット追跡が実現する。
Amir Ahmad Ghods, Mohammadreza Doostmohammadian
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ロボットがどうやって動的にナビゲートして人間の指示に従うかを発見しよう。
Pranav Doma, Aliasghar Arab, Xuesu Xiao
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ゲームやトレーニングにおけるVRヘッドセットの精度をテスト中。
Adam Banaszczyk, Mikołaj Łysakowski, Michał R. Nowicki
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ロボットが高度な方法を使って地形を効率的にナビゲートする方法を発見しよう。
Vincent Gherold, Ioannis Mandralis, Eric Sihite
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ロボットはTABフィールドを使って敵を出し抜くための賢い戦略を開発してる。
Gokul Puthumanaillam, Jae Hyuk Song, Nurzhan Yesmagambet
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自動運転車がどうやって道路で見て反応することを学んでいるかを発見しよう。
Xiao Li, Anouck Girard, Ilya Kolmanovsky
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新しいモデルが脚の動きをトラッキングして、高齢者の転倒を防ぐ手助けをするんだ。
Maria T. Tagliaferri, Leonardo Campeggi, Owen N. Beck
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研究者たちは、言語と視覚的フィードバックを使ってロボットの道具操作能力を強化している。
Hoi-Yin Lee, Peng Zhou, Anqing Duan
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研究者たちは、さまざまなタスクのためにロボットの安定性を向上させるためにリャプノフ指数を使ってるよ。
G. Fadini, S. Coros
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イベントカメラは、速い物体検出のための画期的なアプローチを提供するんだ。
Dongyue Lu, Lingdong Kong, Gim Hee Lee
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新しい方法で手術の効率と安全性が向上する、先進的な予測を通じて。
Francis Xiatian Zhang, Jingjing Deng, Robert Lieck
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自己教師あり学習とイベントカメラでドローンのナビゲーションを革新中。
Jesse Hagenaars, Yilun Wu, Federico Paredes-Vallés
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動画と言語を使ってロボットのナビゲーション能力を向上させる新しいモデルを紹介します。
Jiazhao Zhang, Kunyu Wang, Shaoan Wang
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ロボットが効率的な農業で果たす役割をカバレッジパスプランニングを通じて発見しよう。
Jahid Chowdhury Choton, William H. Hsu
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新しい方法で、ロボットが最小限のデモで素早くタスクを学べるようになったんだ。
Seongwoong Cho, Donggyun Kim, Jinwoo Lee
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CUPSは、簡単な動画を通じてコンピュータに人間の動きを認識させることを教えてるんだ。
Harry Zhang, Luca Carlone
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新しいシステムがロボットが混雑したエリアを安全かつ効率的に移動するのを助けるよ。
Srikar Gouru, Siddharth Lakkoju, Rohan Chandra
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新しい方法で、ロボットが多様な人間のフィードバックを通じてもっと上手く学べるようになったよ。
Yashwanthi Anand, Sandhya Saisubramanian
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予測制御が複雑な環境でロボットの安全性をどう向上させるか学ぼう。
William D. Compton, Max H. Cohen, Aaron D. Ames
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ディープラーニングが下肢外骨格の制御を向上させて、リハビリがより良くなるんだ。
Lorenzo Vianello, Clément Lhoste, Emek Barış Küçüktabak
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新しいフレームワークでロボットが荒れた地形を楽に学んで移動できるようになったよ。
Matthew Sivaprakasam, Samuel Triest, Cherie Ho
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