研究によると、ロボットは世代を通じて学び、適応することができるんだって。
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コンピューターサイエンス - ロボット工学
RSSPyPoseは、開発者や研究者のためにロボットプログラミングを簡単にするよ。
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スパイキングニューラルネットワークが飛行船の高度コントロールを向上させる。
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OmniDronesは、より良いシミュレーションと強化学習を通じてドローン制御の研究を強化してるよ。
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ロボットは周りのことを理解して、やりとりする能力がどんどん良くなってるよ。
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研究者たちは、より小型の画像処理を使って、視覚や意思決定能力が向上したロボットを開発してる。
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この研究は新しいデータセットを使って、様々な屋内空間での深度推定技術を評価してるよ。
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研究者たちは、厳しい地形でのパフォーマンスを向上させるために、蛇の動きを真似したロボットを開発している。
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新しい方法が特定のタスクに対するロボットの把握を、より早い推定技術を使って改善するよ。
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E-puck教育ロボットのためのコントローラーシステムのテストに関する研究。
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この研究は、自動車のワイヤーハーネスコネクタを検出するための深層学習に焦点を当ててる。
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新しい方法は、スキルベースの計画に焦点を当てることで自動運転を向上させる。
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新しい方法は、二重ローターUAVの制御と性能を向上させる。
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このデータセットはロボットが都市環境をもっとよく理解するのに役立つよ。
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新しいデータセットが、場所認識のためのLiDARシステムについての洞察を提供するよ。
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この研究は、ロボットが触覚を感じ取って物を重ねる方法を示してるよ。
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新しいトレーニング方法で、ロボットが危険地域で安全に動けるようになるよ。
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MoDem-V2は、視覚学習を通じてより安全で効率的なロボット操作を可能にするよ。
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LIVESは、ロボットが未知の空間で物を見つけるのをLiDAR技術を使って助けるんだ。
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新しい方法でロボットが室内で複数のアイテムを見つける能力が向上したよ。
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新しいシミュレーションで、今後の月面探査ミッションのローバー性能が向上したよ。
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HEROESは都市の緊急事態に備えるために、レスポンダーやロボットのリアルなトレーニングを提供してるよ。
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研究は、指導スタイルがロボットの知能の認識にどのように影響するかを調べてるよ。
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クエリ方法がロボットのデザインやパフォーマンスにどう影響するかを調べる。
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新しい方法で、ロボットが言語やフィードバックを通じてタスクを学べるようになったんだ。
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ロボットがいろんな指示フォーマットから学ぶための新しい教え方。
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新しい技術が、モバイルロボットが重い物を効率的に押す方法を改善したよ。
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ハイドラハンドは2つのモーターだけでいろんな物に合わせてグリップを調整するよ。
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新しいフレームワークは、効率的な3D形状モデリングのためにクアドラティクスを活用してるよ。
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ロボットのデザインが動きやタスクの学習にどう影響するかを探ってるよ。
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新しいシステムでロボットが適応して厳しい地形を歩けるようになったんだ。
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研究者たちは、モジュラー制御方法を使ってロボットに人間の動作を真似させることを教えているよ。
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AirExoは、ロボットが実際のデータを使って全腕操作を学ぶことを可能にする。
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ロボットは、先進的な学習と適応戦略を使って物の配置を改善していくよ。
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ロボットは、自分で集めたデータを使って、さまざまな地形に適応するんだ。
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新しい方法がロボットの物をしっかり掴んで動かす能力を向上させる。
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ObVi-SLAMは、視覚的特徴と物体検出を組み合わせてロボットの位置特定を向上させる。
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新しい追跡システムが、ロボットが避難中に人を安全な場所に案内するのを助けるよ。
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研究者たちは、危機の際に人々が避難するのを手助けするロボットを作っている。
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研究によると、シンプルなモデルがメタ強化学習タスクで複雑な手法よりも優れていることがわかったよ。
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