革新的な手法が自動運転車の周囲理解を向上させる。
Helin Cao, Sven Behnke
― 1 分で読む
最先端の科学をわかりやすく解説
革新的な手法が自動運転車の周囲理解を向上させる。
Helin Cao, Sven Behnke
― 1 分で読む
新しいデータセットは、動的ビジョンセンサーのデータを使って機械学習を改善することを目指してるよ。
Felix Resch, Mónika Farsang, Radu Grosu
― 1 分で読む
このモデルは、位置特定と経路計画技術を組み合わせて車両のナビゲーションを改善するよ。
L. Lao Beyer, S. Karaman
― 1 分で読む
新しい方法でロボットがさまざまな地形において動きを適応させる能力が向上したよ。
Peilin Wu, Weiji Xie, Jiahang Cao
― 1 分で読む
困難な条件下でのマルチロボットシステムのコミュニケーションを改善するための新しいアプローチ。
Haejoon Lee, Dimitra Panagou
― 1 分で読む
新しい方法でロボットの安全性がリアルタイムの状況に合わせて向上する。
Taekyung Kim, Robin Inho Kee, Dimitra Panagou
― 1 分で読む
新しい方法がロボットに人間とのやり取りを通じてタスクを学ばせることを可能にしてる。
Rimvydas Rubavicius, Peter David Fagan, Alex Lascarides
― 1 分で読む
新しい方法で、四足歩行ロボットが安全かつ効果的に梯子を登れるようになったよ。
Dylan Vogel, Robert Baines, Joseph Church
― 1 分で読む
新しいモデルが、ロボットに動画からアクションを学ばせて、作業のパフォーマンスを向上させることを可能にした。
Nghia Nguyen, Minh Nhat Vu, Tung D. Ta
― 1 分で読む
新しい技術がロボットと人間の経験共有を改善してるよ。
Leonard Bärmann, Chad DeChant, Joana Plewnia
― 0 分で読む
AssistantXは、ダイナミックなオフィス作業用に設計されたスマートなロボットアシスタントだよ。
Nan Sun, Bo Mao, Yongchang Li
― 1 分で読む
新しい方法で、自然言語入力からコードの完全なシミュレーションを生成する。
Fan-Yun Sun, S. I. Harini, Angela Yi
― 1 分で読む
AP-VLMは、アクティブペルセプション技術を通じてロボットの認識とインタラクションを向上させるよ。
Venkatesh Sripada, Samuel Carter, Frank Guerin
― 1 分で読む
新しい手法がロボットの姿勢を保ちながら押された時の回復を向上させる。
Junheng Li, Zhanhao Le, Junchao Ma
― 1 分で読む
SPARQは自動運転車の安全監視を強化して、認識の失敗に対処してるんだ。
Kaustav Chakraborty, Zeyuan Feng, Sushant Veer
― 1 分で読む
ロボットが予期しない状況にうまく適応するための方法。
Alicia Li, Nishanth Kumar, Tomás Lozano-Pérez
― 1 分で読む
研究者たちは革新的な制御システムを通じて二足歩行ロボットの性能を向上させている。
Qianzhong Chen, Junheng Li, Sheng Cheng
― 1 分で読む
新しい制御システムがボールボットの乗り手の安全性と快適さを向上させるよ。
Chenzhang Xiao, Seung Yun Song, Yu Chen
― 1 分で読む
研究で鳥の腱がロボットのパドリング効率を高める方法が明らかになった。
Jianfeng Lin, Zhao Guo, Alexander Badri-Spröwitz
― 0 分で読む
新しい方法がロボットのタスクの計画と実行を効果的に向上させる。
Xuan Lin, Jiming Ren, Samuel Coogan
― 1 分で読む
新しい方法がロボットの障害物のあるハイキングコースでの安全な移動を助けてるよ。
Camndon Reed, Christopher Tatsch, Jason N. Gross
― 1 分で読む
新しい方法が、複雑な環境での柔軟なロボットの障害物回避を向上させる。
Yulin Li, Tetsuro Miyazaki, Yoshiki Yamamoto
― 1 分で読む
AIエージェントの行動をポリシーグラフを使って説明することで、より信頼を得るためのガイド。
Victor Gimenez-Abalos, Sergio Alvarez-Napagao, Adrian Tormos
― 1 分で読む
新しいフレームワークが、ロボットが視界が悪い中でタッチ信号を使って行動を計画するのを助けるんだ。
Muhammad Suhail Saleem, Rishi Veerapaneni, Maxim Likhachev
― 1 分で読む
LiDAR技術がクローンボー城の歴史的構造について新たな洞察を明らかにした。
Leon Davies, Simon Sølvsten
― 1 分で読む
新しい方法で、ロボットが行動を分解することでタスクをより効果的に学べるようになった。
Kun Wu, Yichen Zhu, Jinming Li
― 1 分で読む
LiDARの認識向上がマルチセンサー環境でのパフォーマンスを改善する。
Marc Uecker, J. Marius Zöllner
― 1 分で読む
新しいフレームワークは人間の行動を理解することで、人間とロボットのチームワークを改善する。
Shashank Shekhar, Anthony Favier, Rachid Alami
― 1 分で読む
マッチされたポイントなしで3Dシェイプを2D画像に合わせる方法。
Jingwei Song, Maani Ghaffari
― 1 分で読む
ボールボットは、移動に困難を抱える人のためにハンズフリーで動かせるよ。
Chenzhang Xiao, Seung Yun Song, Yu Chen
― 0 分で読む
Fast-UMIは、効率的なロボットトレーニングのためにデータ収集を簡単にしてくれる。
Ziniu Wu, Tianyu Wang, Zhaxizhuoma
― 1 分で読む
Androidスマホが手頃なテクノロジーでロボットプロジェクトをどんなふうに進化させるかを見てみよう。
Masoud Dayani Najafabadi
― 1 分で読む
シンプルなロボットがどうやって特定のパターンを作りながら対称性を保つかを調べてるよ。
Raphael Gerlach, Sören von der Gracht, Christopher Hahn
― 1 分で読む
o1モデルがどのようにアクションを計画し、さまざまなタスクでのパフォーマンスを見ていこう。
Kevin Wang, Junbo Li, Neel P. Bhatt
― 1 分で読む
この研究は、超音波画像を使って手のジェスチャーを認識する効果的な方法を明らかにしてる。
Keshav Bimbraw, Ankit Talele, Haichong K. Zhang
― 1 分で読む
ロボット犬は素早く動きながら、物を正確にキャッチすることを学んでいる。
Xin Duan, Ziwen Zhuang, Hang Zhao
― 0 分で読む
ロボットのソリューションが、自然の受粉者が減少する中でリンゴの木の受粉を助ける。
Uddhav Bhattarai, Ranjan Sapkota, Safal Kshetri
― 1 分で読む
新しいフレームワークが、良いデータと悪いデータを組み合わせてロボットの学習を向上させる。
Jingjing Chen, Hongjie Fang, Hao-Shu Fang
― 1 分で読む
新しい方法がロボットがチームワークを人間のサポートを通じて学ぶのを助ける。
Zhengran Ji, Lingyu Zhang, Paul Sajda
― 1 分で読む
新しい方法で、ロボットのトレーニングがシミュレーションしたタスクを現実のシナリオに合わせることで向上するんだ。
Linji Wang, Zifan Xu, Peter Stone
― 1 分で読む