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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コンピューターサイエンス - ロボット工学
RSS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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安全な自律システムを設計するための形式手法の概要。
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新しいフレームワークがシャープレー値を通じてベイズ最適化の理解を深める。
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研究者たちが洗練された動作計画技術を使ってロボットのナビゲーションを改善してるよ。
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研究によると、好奇心がロボットが探索を通じて物体を学ぶのに役立つって。
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LidarDMは、自動運転車のトレーニングとテスト用にリアルなLiDAR動画を生成するんだ。
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新しいデータセットが、複数のセンサータイプを使った屋内トラッキング研究を助けてるよ。
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ロボットは物体操作中の不確実性をうまく扱うことで押す作業を改善する。
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ロボティクスにおけるタスクと動作計画の統合についての考察。
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JUICERはロボットが家具の組み立てを少ない例で学ぶのを助けるんだ。
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ROBUSTデータセットは、研究者がロボティクスのソフトウェア問題に取り組むのを助けるよ。
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DaTAPlanは、ロボットが日常のタスクを手伝う方法を、タスクの予測を通じて改善するよ。
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自動運転車やドローンの故障を予測して対処する新しい方法。
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研究によると、自動運転車において受動的な運転スタイルが好まれていることがわかった。
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宇宙旅行が人間の体に与える影響とその解決策を理解すること。
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新しい方法がロボットがダイナミックな環境での課題をうまくナビゲートするのを助けてるよ。
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対称デザインがロボットの動きや効率をどう改善するかを探る。
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F-HASELアクチュエーターは、高速の動きを実現しつつ、自分の位置を感知するんだ。
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効果的なロボットタスク計画のための小型言語モデルの実現可能性を探る。
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研究は、人間とロボットの協力における鋭利な道具による怪我を減らすことに焦点を当てている。
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歴史的なLiDARデータを使って、自律走行車のカメラベースの3D検出を強化する。
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研究は効率的な場所特定のためのマッピング方法の向上に焦点を当てている。
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RoboMPはロボットが複雑な作業を理解して効果的に実行する能力を高めるんだ。
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研究は、シミュレーションと深層学習技術を使ってロボットの剪定精度を向上させてる。
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新しいアプローチが神経形態コンピューティングを使ってロボットの障害物回避を強化してる。
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四足ロボットは、複雑なタスクをうまくこなすためにスキルを向上させているよ。
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ADAPTハンドは、人間の手の掴み方を真似して、物の操作をより良くするよ。
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新しいアルゴリズムが複数のエージェントの目標割り当てと経路探索の効率を向上させる。
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ロボットがいろんな方法で物を見つけるのを改善するための新しいベンチマーク。
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研究者たちがクアドコプターに逆さまの面でのハエの着陸を真似させる方法を教えてる。
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ARMCHAIRを紹介するよ。人間とロボットのチームワークを向上させるシステムだ。
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新しい方法でオフライン強化学習のトレーニングデータが改善される。
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小型車が自動運転の教育や研究にどう影響してるかを探ってみよう。
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新しい方法が点群登録の効率と精度を向上させる。
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EVEは、日常のユーザーのために拡張現実を使ってロボットのトレーニングを簡単にしてるよ。
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明確なコミュニケーションは、すべての道路利用者にとって自動運転車への信頼を築く。
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Wvnシステムは、ロボットが複雑な屋外環境をうまくナビゲートできるようにする。
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