CW-Netは自動運転車の決定に明確さをもたらし、安全性と信頼を高める。
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コンピューターサイエンス - ロボット工学
RSS自動運転車は高速道路での合流に苦労してるんだ。安全が大事だよね。
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ロボットに屋内を移動させる訓練をして、障害物を避けたり指示を理解させたりすること。
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ロボットが加齢黄斑変性の目の注射の精度を向上させる。
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新しい方法でロボットの手の物体の硬さを感じる能力が向上した。
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工場でLiDARとステレオカメラを使ったトラッキングロボットを比較する研究がある。
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新しいモデルでロボットが28メートル離れたところからジェスチャーを認識できるようになった。
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Helvipadは360度画像から深さ情報を提供して、機械学習をサポートしてるよ。
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ロボットが危害や混乱を引き起こさずにタスクをこなせるようにすること。
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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。
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LAMBDAは日常のタスクで高度なロボット学習の舞台を整える。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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