DDPMが非線形システムのフィードバック制御をどう改善するかを発見しよう。
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コンピューターサイエンス - ロボット工学
RSS二つの新しいアルゴリズムがロボットの認識を強化し、さまざまな環境での安全を確保するよ。
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新しい方法がLiDARデータを使って多様な環境での物体検出を改善する。
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GelSightセンサーを使うと、ロボットの物体配置精度が大幅に向上するよ。
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新しいアプローチでカメラとレーダーシステムが改善されて、物体検出が向上したよ。
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ロボットが協力して宇宙資源のマッピングをどうやるかについての紹介。
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この論文は、自動運転車の交通障害をテストするための正式な方法を紹介してるよ。
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RAPシステムは、より良い計画のために、指導ビデオからタスクステップを適応させるんだ。
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ロボットは人間の動作を真似ることで複雑なタスクを学び、適応能力を高めてるよ。
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MANGOは迷路のコンテキストでナビゲーションとマッピングのための言語モデルをベンチマークテストする。
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この研究は、車両の挙動モデルにおけるターゲット変数の重要性を強調してるよ。
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新しい手法が、セグメンテーションとNeRFを使って透過物の深さ測定を改善する。
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KATはロボットが少ない例でタスクをすぐに学べるようにする。
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GlORIE-SLAMの紹介、これは新しいRGB専用のSLAMシステムだよ。
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ラマルクの遺伝がロボットの適応力をいろんな環境でどう高めるかを探る。
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新しいアプローチが空間タスクのための3Dシーングラフの整合性を向上させる。
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CtRL-Simを使って自動運転車のリアルなテストを改善する新しいアプローチ。
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新しい方法が人間みたいなやり取りで自動運転車のトレーニングを改善する。
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エージェントの協調を良くするために、機械学習とヒューリスティックサーチを統合する方法を見てみよう。
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NeSLAMは、さまざまなアプリケーションのために3Dマッピングとカメラ追跡を改善します。
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この研究はロボットが経験を通じて言語や動作を学ぶ方法を探るものだよ。
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ロボットにおける声と見た目が性別認識に与える影響を探る。
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限られたデータからロボットが継続的に学ぶ新しい方法。
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新しいモデルが3Dポイントクラウドデータを使ってロボットの果物収穫精度を向上させた。
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研究は、アクティブな知覚手法を使って意思決定を改善することでロボットの探索を強化する。
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ロボットがタスクの失敗をリアルタイムで検出して修正するのを助けるシステム。
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UniV2Xは、車両とインフラの協力によって自動運転を強化する。
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5G信号とセンサーを組み合わせることで、屋内ドローンの位置精度が向上するよ。
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新しい方法が、データが限られたロボットのナビゲーションを改善する。
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変わった環境での適応能力を高めるロボット計画の新しい方法。
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人間とロボットの自然な言葉を使ったコミュニケーションの成長を調べる。
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TEARは大きな3Dポイントセットを効率的に整列させて、外れ値やメモリ問題を克服するんだ。
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この記事では、動く物体のデジタルツインを作る方法を説明してるよ。
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小型ドローンが農業の害虫検出を強化して、持続可能性と効率を促進してるんだ。
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APEXは、ロボットが複雑な作業をするために二本の腕を使う方法を改善する。
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ロボットが編隊を維持しつつバッテリー寿命をうまく管理する方法。
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新しい手法が、自動運転車のために視界外の歩行者の動きを予測することで安全性を向上させる。
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新しい方法で、ロボットと人間のコミュニケーションが混合信号を通じて改善されるよ。
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バーチャルスペースでの重さをシミュレートするための触覚的手法を調査中。
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研究によると、運転スタイルが自動運転車のデザインに与える影響がわかった。
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