この研究は、シミュレーションから実環境への強化学習の移行を通じてロボットのトレーニングを改善することに焦点を当てている。
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コンピューターサイエンス - ロボット工学
RSS研究者たちは、不確実な環境でロボットの精度を高めるためのタッチベースのメソッドを提案してるよ。
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新しいモデルがロボットの周囲の理解を改善して、タスクのパフォーマンスを向上させるんだ。
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新しい方法がロボティクスにおける柔軟な物体のリアルタイムモデリングを改善する。
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LGR2は言語指示や階層学習を通じてロボットの作業性能を向上させる。
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新しい方法がロボットと自動運転車の3Dマッピング効率を向上させる。
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この記事では、安全な自動運転のためのハイブリッドモーションプランニング手法について探ってるよ。
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自動運転車のための交通ルールを形式論理に変換するフレームワーク。
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新しい方法で流体力学を使って自動運転車の動作計画を改善する。
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HumanTHORは、リアルなバーチャル環境を通じて人間とロボットのチームワークを向上させる。
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動的システムの状態推定におけるカルマンフィルターの基本を学ぼう。
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SLAMのエラーと最適化におけるヤコビアンの役割についての考察。
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新しいアプローチがセンサーの視点のズレに取り組んで、ローカライズシステムの精度を向上させる。
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限られた移動能力を持つ人向けの支援ロボットにおける共有制御を検討中。
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宇宙ミッションの前に地球でローバーがどうやってテストされるかを分析してる。
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新しい技術がビジョントランスフォーマーを使ってロボット制御タスクを改善してるよ。
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ひげセンサーはロボットが正確に環境をナビゲートして理解するのを助けるよ。
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新しい方法でロボットがユーザーの指示をもっとよく理解できるようになった。
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ロボットは人間を観察してタスクを学び、製造業での適応力を高めてるよ。
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トランスフォーマーベースのシステムがロボットが複数のタスクを学ぶ方法を改善する。
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革新的な首サポーターのデザインは、患者の快適さとサポートを向上させることを目指している。
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研究によると、深層強化学習を使ったロボットアームの制御が改善されたって。
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新しい方法が自動運転車が生データを使って周囲を予測するのを助けるんだ。
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AMRは効率を上げて、労働の負担を減らすことで倉庫の運営を変えているよ。
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新しい学習方法を使ってロボットがどうやってチームを組んで効果的に対峙するかを調べる。
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拡散モデルを使った簡単な意思決定のためのモジュール式ライブラリを紹介するよ。
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MMScanは、詳細な注釈を使ってAIが複雑な3D環境を理解する能力を高めるよ。
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ロボットの体の動きをコントロールする方法が、障がいのある人たちを助けてるよ。
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新しいモデルが、ロボットに視覚と言語の入力を使ってタスクをより良く学ばせることを可能にした。
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ロボットは視覚と模倣技術を使って適応することを学び、使いやすさが向上してるよ。
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決定論的ダイナミクスを持つ強化学習の効率的なアルゴリズムを紹介します。
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言語モデルを使ってロボットのバイアスのある結果のリスクを評価する。
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新しい方法は、エージェントが直接的な行動データなしで観察から効果的に学ぶことを可能にする。
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AlabOSは自動化されたラボのワークフローを簡素化して、材料研究の効率を向上させる。
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ソーシャルロボットは、自閉症の子供たちがコミュニケーションみたいな大事なスキルを身につけるのを手助けするんだ。
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RoboGolfはロボットがミニゴルフを学んで適応するのを手伝うよ。
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LEADS法は、より良いAI探求のためにスキルの多様性を高める。
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新しい方法が画像とLiDARデータを使って3D検出を向上させるんだ。
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新しい方法が、過去の成功から学ぶことでロボットの把握能力を向上させる。
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月面や火星ミッション中の衛星問題を検出するためのガイド。
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