研究者たちは自動運転車の反応を改善するために運転パターンを調べてるよ。
Nelson de Moura, Fawzi Nashashibi, Fernando Garrido
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コンピューターサイエンス - ロボット工学
RSSロボットの適応力と経験から学ぶ能力を強化すること。
Jiaheng Hu, Rose Hendrix, Ali Farhadi
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PANOSは、脚付きロボットが荒れた地形を効率的に移動する能力を高めるんだ。
Kartikeya Singh, Yash Turkar, Christo Aluckal
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新しい作用原理が機械システム、特に非ホロノミック系の理解を深めるんだ。
A. Rothkopf, W. A. Horowitz
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新しいフレームワークが、さまざまな環境でのカメラのポーズ推定を改善する。
Gennady Sidorov, Malik Mohrat, Ksenia Lebedeva
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クラーク変換が連続ロボットの効率的な制御にどう役立つかを学ぼう。
Reinhard Grassmann, Anastasiia Senyk, Jessica Burgner-Kahrs
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人間の指示と技術を組み合わせて、安全なロボットナビゲーションを実現する。
Kasun Weerakoon, Mohamed Elnoor, Gershom Seneviratne
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ロボットは、家庭の手伝いのために日常的な可動物体とやり取りすることを学んでいる。
Cheng-Chun Hsu, Ben Abbatematteo, Zhenyu Jiang
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MultiTalkは、ロボットが対話システムを使ってタスクを理解し実行する方法を強化するよ。
Venkata Naren Devarakonda, Ali Umut Kaypak, Shuaihang Yuan
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新しい方法がロボットの複雑な組み立て作業の能力を向上させる。
Jiankai Sun, Aidan Curtis, Yang You
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研究が超音波データを使った手のジェスチャー認識の精度を向上させる。
Keshav Bimbraw, Jack Rothenberg, Haichong K. Zhang
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生成的因子チェーンはロボティクスにおけるマルチアームタスクの実行を強化する。
Utkarsh A. Mishra, Yongxin Chen, Danfei Xu
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新しいデータセットと手法が、変化する環境での小型ロボットの物体検出を改善した。
Francesco Pasti, Riccardo De Monte, Davide Dalle Pezze
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新しいモデルが、自動運転車の動きの予測を最小限のリソースで改善したよ。
Alexander Prutsch, Horst Bischof, Horst Possegger
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新しい方法がドローンの効率を高めて、迅速で正確な飛行経路を実現するよ。
Krystof Teissing, Matej Novosad, Robert Penicka
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新しい方法で未知のアイテムや関係の物体検出が強化されたよ。
Sunoh Lee, Minsik Jeon, Jihong Min
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RTAGraspは、ロボットが人間のデモ動画を通じて把持を学ぶのを助けるよ。
Wenlong Dong, Dehao Huang, Jiangshan Liu
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新しいフレームワークが、インテリジェントなAIのインタラクションとリアルタイム推論を通じて3D画像を強化する。
Zhenghao Qi, Shenghai Yuan, Fen Liu
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人間とロボットの協力における信頼がタスクの割り当てにどう影響するかを調べる。
Ike Obi, Ruiqi Wang, Wonse Jo
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この記事では、Angular DCMがロボットの動きと安定性に与える影響について話してるよ。
Connor W. Herron, Robert Schuller, Benjamin C. Beiter
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この研究では、強化学習の報酬システムを強化するためのBiMIを紹介するよ。
Sukai Huang, Nir Lipovetzky, Trevor Cohn
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ドローンはAI学習を使って逃げるドローンを捕まえるチームワークを向上させる。
Jiayu Chen, Chao Yu, Guosheng Li
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この記事では、複雑な環境におけるドローンの課題と技術について考察するよ。
Fen Liu, Shenghai Yuan, Kun Cao
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新しい方法が、完全な情報がない状態でも視覚データを使ってロボットの安全性を高める。
Manan Tayal, Aditya Singh, Pushpak Jagtap
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ダクトパスドローンは、空中でいろんな荷物を安全につかんで運ぶよ。
Zhong Yin, Hailong Pei
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この研究は、自動運転車にとって建設現場での物体検出の重要性を強調してるよ。
Abu Shad Ahammed, Md Shahi Amran Hossain, Roman Obermaisser
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新しいモデルがロボットの適応性と性能をいろんな地形で向上させたよ。
Wenli Xiao, Haoru Xue, Tony Tao
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新しい方法がロボットが不確実な環境で部品を組み立てるのを手助けする。
Sahit Chintalapudi, Leslie Kaelbling, Tomas Lozano-Perez
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SoMaSLAMは、小さなロボットが限られたデータを使って環境を正確にマッピングするのを助けるよ。
Jeahn Han, Zichao Hu, Seonmo Yang
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MemFusionMapは過去のフレーム情報を利用してリアルタイムのHDマッピングを向上させるよ。
Jingyu Song, Xudong Chen, Liupei Lu
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研究者たちは、高度な機械学習手法を使って車両の安全性を向上させている。
Robert Dyro, Matthew Foutter, Ruolin Li
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新しいシステムがロボットが難しい屋外環境をもっと効果的にナビゲートできるようにしてるよ。
Chenhui Pan, Aniket Datar, Anuj Pokhrel
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ロボットが触ってデータを使って未知の物体とやり取りする方法。
Jinhoo Kim, Yifan Zhu, Aaron Dollar
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ロボットは新しいトレーニング方法で厳しい地形をナビゲートする方法を学んでるよ。
Tong Xu, Chenhui Pan, Xuesu Xiao
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このシステムはロボット支援を通じて、肺の超音波検査の効率と精度を向上させる。
Davide Nardi, Edoardo Lamon, Luca Beber
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連続ロボットの進化は、複雑な環境での制御と安全性を向上させてるよ。
Kehan Long, Hardik Parwana, Georgios Fainekos
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新しい方法で、四足ロボットの厳しい地形での動きが改善された。
Gershom Seneviratne, Kasun Weerakoon, Mohamed Elnoor
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新しいシステムが生成デザイン技術を通じてロボットの組み立てを強化。
Andrew Goldberg, Kavish Kondap, Tianshuang Qiu
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スマートなソフトロボットとのインタラクションのための形状記憶合金を探求中。
Ran Jing, Meredith L. Anderson, Juan C. Pacheco Garcia
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混雑した環境で衝突を避けながらロボットの動きを管理する方法。
Katherine Mao, Igor Spasojevic, Malakhi Hopkins
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