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

新しいスケールが、ロボットの透明性を評価してユーザーとのインタラクションを改善するのを助ける。

ペッパーのハードウェアとソフトウェアがアップグレードされて、人を理解して反応する能力がアップしたよ。

研究で四足ロボットを制御するための身体ジェスチャーの利点が明らかになった。

この作品は、ロボティクスのタスクやインタラクションの進歩のための生成モデルについて探求してるよ。

新しいソフトウェアライブラリが、研究アプリケーションでバクスターの動きの制御を向上させることを目指している。

機械が物のアフォーダンスを認識する方法についての考察。

安全フレームワークは、体系的なプロセスを通じて具現化されたAIシステムの責任ある行動を確保します。

ロボットがどうやって感知したり、学んだり、いろんな環境で行動したりするかを発見しよう。

ロボットは作業員やその装備をリアルタイムで監視することで、安全性を向上させてるよ。

新しいプラットフォームが機械学習を使ってソフトロボットの制御と性能を向上させる。

新しい方法がヒューマノイドロボットの制御を素早く正確に改善するよ。

人間とのやり取りでロボットが安全かつ効果的に動くためのフレームワーク。

この研究は、人口特性が産業ロボットの動きに対する認識にどんな影響を与えるかを明らかにしてるよ。

StratXploreは、エラー回復戦略の改善を通じてロボットのナビゲーションを向上させる。

新しいアプローチでロボットのナビゲーション指示の理解が向上したよ。空間認識を使ってるんだ。

RHyMEは、多様な人間のデモからロボットが学べるようにして、ロボットの学習を向上させる。

研究が、ロボットとのインタラクション中にタイミングと受取人が公平感にどう影響するかを明らかにした。

研究は、ロボットが足を使って作業をしながら障害物を避けることを教えることに焦点を当てている。

新しいアーキテクチャがブラインドハンドオーバープロセスの安全性と効率を向上させる。

方法は、ロボットが人間の例からサブゴールを通じてタスクを学ぶのを助ける。

新しい方法でロボットが人間の動画から操作スキルを学べるようになったよ。

新しい方法が、ロボットが言語モデルを使ってタスクをもっと効率的に学ぶのを手助けしてるよ。

研究者たちは、高度な学習方法を使ってロボットにスケートボードを教えてるよ。

配達ロボットの社会的アイデンティティと公共の認識を調査する。

ロボットが人間ともっと上手く協力する方法を、関連性に焦点を当てて見つけよう。

新しい方法が、人間の行動を観察することでロボットがスキルを学ぶ手助けをしてるよ。

サービスロボットは、その革新的な支援で社会環境を変えてるよ。

新しいプランナーが、ロボットが話された命令を正式な仕様を使って理解するのを改善する。

研究は、言語モデルを使って行動ツリーを生成する新しい方法を探ってるよ。

新しいモデルがロボットがあいまいな人間の指示にもっと効果的に従えるように助けてるよ。

自己認識のあるロボットは、安全なやり取りのために動きを調整できる。

ロボットは感情学習を使って環境にうまく適応できるんだ。

SHIREは強化学習と人間の直感を組み合わせることで、ロボットの学習速度を向上させる。

PLATOはロボットが自然言語を理解して、タスクをよりうまくこなせるようにするんだ。

ロボットは、プログレッシブリトリーバル拡張生成を使ってタスクのパフォーマンスを向上させる。

新しい技術がヒューマノイドロボットのバランスと効率を改善してるよ。

新しい方法で、視覚的なデモでロボットを訓練するためのデータの必要量が減るみたい。

研究は、ビジョントランスフォーマーを使ったロボットの感情認識の進展を強調してる。

新しい方法でロボットが人と安全にやりとりできるようになったよ。

新しい方法が視覚データと触覚データを使ってロボットの学習を強化するよ。