高報酬学習と分布外性能を向上させるためにBR-RCRLを紹介するよ。
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コンピューターサイエンス - ロボット工学
RSS複雑な状況でロボットの意思決定を改善するために言語モデルを使う。
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新しいフレームワークがロボットに人間の指示をよりよく解釈させる。
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MIMOCは強化学習と従来の方法を組み合わせて、ロボットの移動をより良くしてるんだ。
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この記事では、産業用ロボットのためのVRテレオペレーションの課題と解決策について話してるよ。
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ドイツ語版の不気味の谷アンケートがロボットの認識を評価するのに役立つよ。
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重い物を持ちながら人型ロボットがしっかり歩けるようにする方法。
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この記事では、さまざまな制御シナリオにおけるトランスフォーマーダイナミクスモデルの効果をレビューしています。
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インテリジェント制御システムを使った安全なオフロード運転の革新的な戦略。
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動作エラー中の脳と筋肉の信号を追跡する補助機器の研究。
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新しいシステムで、自動運転車が視覚情報だけでナビゲートできるようになったよ。
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新しい動作計画が人とロボットの協力を効率的かつ安全にするよ。
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研究者たちはドローンの画像を活用して、自動運転車のシミュレーション用の効率的な地図を作ってるよ。
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新しいアプローチが、通信遅延やセンサーの問題の中でリモート車両制御を改善する。
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新しい方法がロボットの探索時間を改善し、重要な状況での徹底的なカバーも確保する。
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新しいフィルターが不確実な環境でのロボットの操作を改善して、安全性と効率を向上させるよ。
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新しい方法がロボットの学習と変化する環境への適応力を高める。
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倉庫のロボットは、障害物を動かしてタスクを早く終わらせることで効率を上げられるよ。
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新しい方法が探索と不確実性を組み合わせて、ロボット学習を改善してるよ。
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研究は、予測モデルを使って人間とロボットの協力を強化する。
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ロボット制御方法の進歩で、視覚情報を使って安定性が向上してるよ。
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研究は、ユーザーが相互作用から継続的に学習するロボットをどう認識しているかを調査している。
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DISCSが多様なロボットスキルのための教師なし学習をどう強化するかを発見しよう。
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新しい制御戦略がモバイルロボットの隊形制御を改善する。
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新しい方法で、ロボットが単一の例から物体の姿勢を推定できるようになった。
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新しい方法が、厳しい条件下でオフロード車両の動きを効率的に予測するんだ。
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Locosimはユーザーがロボットを効率よく作って制御するのを手伝うよ。
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バックステッピング制御の概要と複雑なシステムへの応用。
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研究者たちが詳細な物体識別でロボットのナビゲーションを改善。
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新しいモデルが人間とロボットの相互作用における信頼のダイナミクスを説明してるよ。
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ロボットは先進的な技術を使って、難しい森林環境を安全に移動することを学んでるよ。
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研究は都市航空機の安全なルート計画に焦点を当ててる。
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ロボットで正確なマッピングに無線信号を使う。
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新しい戦略が、困難な環境での脚付きロボットの経路探索を向上させてるよ。
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新しい方法で、地図とセンサーデータを組み合わせてロボットの追跡が改善されたよ。
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新しいシステムは脳モデルを使ってロボットが未知の空間を移動するのを助けるんだ。
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犬のアジリティにインスパイアされた四足歩行ロボット用の新しい障害物コース評価。
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KARNetは、より良い自動運転予測のために機械学習と物理を組み合わせてるよ。
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科学者たちは、ロボットを使って毒ガエルが子育てする様子を学んでいる。
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MultiSCOPEは、ロボットの物体処理をより良いタッチセンシング技術で強化するよ。
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