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

新しい方法でロボットがタスクをうまく学んだり適応したりできるようになるんだ。

この記事では、ロボットが物の使い方を認識する方法を改善するための手段について話してるよ。

ODGRとGATLingを使って、ダイナミックな環境で柔軟なゴール認識を紹介するよ。

新しいモデルが自然言語の指示を使ってロボットの把持を改善する。

新しい方法が人間とロボットの協力における相互作用力を測定する。

ロボットが3Dの屋内環境で質問に答えるための新しいアプローチ。

新しい技術が遠隔ロボットの操作と可視化を強化する。

新しい方法でロボットが自然言語のタスクをうまく実行できるようになったよ。

新しいコントローラーが人型ロボットの能力と適応力を向上させることを目指してる。

新しいシステムがロボットの言語指示の理解力を向上させる。

低コストの遠隔操作システムが人間のデモを通じてロボットの学習を向上させる。

ロボットは新しい経験や内発的報酬から学ぶことでタスクのパフォーマンスを向上させるんだ。

MS-Botを紹介するよ。これはロボットがタスク中に複数の感覚を柔軟に使えるようにする方法なんだ。

ロボットが異なる環境でスキルをうまく適応させるためのフレームワーク。

モジュラー触覚センサーは、繊細な作業のためのロボットグリッパーを改善する。

新しい方法で、ロボットが散らかった環境で物をつかむ能力が向上してるよ。

人間とアマチュアレベルの卓球ができるロボット。

ロボットが人の中でうまく動く方法を学ぶ。

新しいフレームワークが、予測できない環境でロボットの安全性と効率を向上させるよ。

DiPGraspは、さまざまなグリッパーに対して、スピードと柔軟性を持ってロボットの把持計画を改善するよ。

ディープ生成モデルは、高度な技術やアプリケーションを通じてロボット学習を向上させる。

新しい方法が機械の意思決定の安全性を向上させる。

新しい方法で、ロボットがさまざまなタスクのデモから効果的に学べるようになったよ。

ロボットの手の協調性と作業効率を向上させる技術を探る。

Stable-BCは、予期しない状況でロボットのパフォーマンスを向上させるために、行動の安定性を改善するんだ。

研究によると、信頼がロボットと人間のチームダイナミクスに与える影響があるんだって。

ロボットが100万以上の動きの新しいデータセットを使ってピアノを学んでるよ。

ARIOはロボットのトレーニングと適応性を向上させるためにデータを標準化する。

新しい制御戦略がロボットの学習と製造での安全性を向上させる。

ヒューマノイドロボットが新しいアプローチで厳しい地形をナビゲートすることを学んでるよ。

新しい方法でロボットがタスクを1本の動画で学べて、効率がアップするよ。

介護作業中に年齢がロボットへの信頼にどう影響するかを調べる。

RoboMNISTは、ロボットがWiFi、動画、音声を使ってさまざまな活動を認識するのを助けるんだ。

この研究は、ロボットが現実の訓練を通じて複雑なタスクを学ぶ方法を示してるよ。

新しいナビゲーション方法が混雑した環境でロボットの安全性を向上させる。

学習と計画を組み合わせることで、複雑なタスクにおけるロボットの安全性と効率が向上するんだ。

ロボットに新しいタスクをもっと効率的に教えるために言語を使う。

ロボットは文脈内模倣学習でタスクをもっと早く学ぶよ。

DeMoBotは、ロボットがタスクを最小限のデモで学べるようにして、物体操作をより良くするんだ。

研究によると、ロボットは以前のタスクの動作パターンを使って学習を向上させることができるんだ。