人間とロボットのインタラクション に関する最新の記事

neuROSymは、ロボットが人間の行動をリアルタイムで予測する能力を向上させる。

不確実性を理解することで、現実のシナリオでの感情認識の精度が向上するよ。

ロボットは過去の経験から得たスキルを使って、新しいタスクをもっと早く学べるんだ。

新しいシステムで、ロボットが視覚と言語の入力を使って物を再配置できるようになったよ。

ロボットが作業中に予想外の変化に適応できる方法。

ロボットは高度な言語モデルを使って、人間と自然にコミュニケーションする方法を学んでるよ。

新しい方法が、情報が欠けててもエージェントが専門家から学ぶのを助けるんだ。

ロボットやバーチャルアシスタントとのコミュニケーションがどうエンパシーで良くなるか探ってるんだ。

新しいアプローチがタスクの対称性を使ってロボットの学習効率を向上させる。

MARSはロボットが関節のある物体をよりよく認識して対話できるようにする。

新しい方法がロボットの開放的な環境での物体発見能力を高める。

機械における強化学習と倫理的意思決定の関係を探る。

人間の介入なしでロボットが移動できるコンパクトな方法が出てきてるね。

この論文は、人間の入力からロボットが安全を学ぶ方法について話してるよ。

ロボットのタスク成功に対する指示の影響を調べてる。

新しいトレーニングアプローチがロボットの安全性とタスクパフォーマンスの適応力を向上させる。

ロボットが自分で環境を学ぶ方法を理解すること。

新しいアプローチで、ロボットが動作の画像を生成してタスクを学べるようになるよ。

新しい方法がロボットがタスクのために正しく移動して方向を定めるのを助ける。

OVExpは、さまざまな環境での効果的な物体ナビゲーションのために言語と視覚を組み合わせてるよ。

新しい尺度が、人々がロボットの能力をコミュニケーションを通じてどう捉えているかを評価する。

ロボットは動きを社会的なルールに合わせて、人とのやり取りを良くするんだ。

研究によると、ロボットはより良いインタラクションのために人間の頭の動きを再現できるんだって。

ロボットが共有スペースで安全にやりとりするためにどう協力するかを研究してる。

テクノロジーとミュージシャンがユニークなパフォーマンスでどうコラボしてるかを見てみよう。

R+Xのおかげで、ロボットは今やラベルなしで動画からタスクを学べるようになったよ。

ロボットは人間の動作を観察して視覚的な例を使ってタスクを学ぶんだ。

言語理解と視覚を組み合わせることで、ロボットのナビゲーション能力が向上する。

ロボットは今や言語コマンドを理解して、効果的に物をつかむことができるようになった。

ロボットは物の相互作用を理解することで作業のパフォーマンスを向上させる。

予測タスクと動作計画は、ロボットの日常活動の効率を向上させる。

メモリーシステムはロボットのマルチタスク能力と効率を向上させる。

この記事では、ロボットがどのように環境を認識し、対話するかを探求しています。

この記事では、人間とロボットのチームワークの安全性を向上させるための新しいデータセットについて話してるよ。

新しい方法でロボットのキック性能が人間の動作を学ぶことで向上してるよ。

ロボットがバランスを取るための言葉の指示を理解して従う手助けをするシステム。

新しい方法が、単一カメラの視点からの3D人間-物体インタラクションを改善します。

DISCOは、先進的なシーン理解を活用してロボットの毎日のタスクを強化するよ。

研究者たちは、ロボットが人の手をあまり借りずに操作を学ぶ方法を提案した。

WayExはロボットがデモを少なく効率的にタスクを学ぶのを手助けする。