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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最先端の科学をわかりやすく解説
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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新しい方法でロボットの3D環境での物体の相互作用の理解が向上。
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新しい制御方法でロボットが環境の変化に適応しやすくなるよ。
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新しい方法で、物体の理解と位置把握を使ってロボットのタスクパフォーマンスを向上させる。
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新しいデータセットが、動画から物を持ってる手の3Dモデリングを強化するよ。
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LEA*は、ロボットが障害物を避けながら経路を計画する効率的な方法を提供します。
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TELESIMはデジタルツインを使って、初心者でもロボットアームの操作を簡単にしてくれるよ。
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自動運転車における表面反射率がセンサー性能に与える影響を調べる。
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研究によると、データの使い方を簡素化すると自動運転車の性能が向上するんだって。
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新しい方法が、大規模言語モデルを使って密な報酬関数を自動化する。
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この記事では、 asteroid の近くでのナビゲーションを改善するための新しい方法について話してるよ。
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新しい手法は、複数のセンサーを使って厳しい環境での車両の位置特定を向上させる。
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ロボットアームのRGBカメラを使って3Dの木モデルを作る新しい方法。
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未知の環境で効率的にロボット探検する新しい方法を紹介するよ。
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移動が不自由な人が自分で食べられるように作られたロボット。
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従来の手法とAI技術を組み合わせた効率的なロボットの経路計画方法。
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新しいフレームワークが、マルチビュ制約とLiDARデータを使ってカメラの位置特定精度を向上させるよ。
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水中車両の効果的な調整のための新しい方法が、パフォーマンスと適応性を向上させてるよ。
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捕食者と獲物のシナリオがロボットの行動発展にどんな影響を与えるかの研究。
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新しい制御方法が、水中車両のさまざまなタスクの調整を強化するんだ。
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新しいアプローチで、ロボットが障害物の周りを素早く安全に動けるようになったよ。
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SG-Botは、観察とプランニングを使ってロボットによる物体の再配置に新しいアプローチを提供するよ。
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新しい技術がGPSとVIOの精度を向上させて、より良い位置情報を提供する。
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シングルカメラシステムがロボットの作物の列の切り替えを改善するんだ。
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多様な環境でロボットのナビゲーションを改善するために作られたデータセット。
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LiDARとカメラデータを組み合わせると、人混みの中でのロボットナビゲーションが改善されるよ。
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DJINNは自動運転車のテストのためにリアルな交通シナリオを生成するよ。
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新しいシステムが、さまざまな環境でのロボットによる個人の追跡を改善したよ。
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POLAR3Dは月のデータセットを強化して、今後の月ミッションのローバー訓練をサポートしてるよ。
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研究は、患者の安全を向上させるための手術技術におけるロボットトレーニングを探究している。
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ロボティクスとAIの安全性をどう確保するために、ベンチマーク、基準、認証が役立ってるかを探ってみよう。
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NanoSLAMは、小型ドローンが自律的に効率よくマッピングとナビゲーションを行えるようにします。
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ゲーム理論を使って、ロボットは狭い場所での動きを調整して衝突を避けるんだ。
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ロボットは個々の学習スタイルに基づいて効果的に手書きを教えられるよ。
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新しい方法が3Dシーンの理解を向上させて、稀な物体の認識がもっと良くなるよ。
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NeuralLabelingは、コンピュータビジョンにおける画像や動画のラベリングプロセスを効率化するよ。
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