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

RADERシステムは、拡張現実での安全なデモを通じてロボット学習を向上させるよ。

Arena 4.0は、リアルな環境と使いやすい機能でロボットのトレーニングを強化するよ。

ロボットが人間をうまくサポートするために、関連性がどんな役割を果たすかについての考察。

ロボットは今、長期記憶を使って質問に答えられるようになったよ。

この研究は、SARロボットを人間の入力を取り入れることで学習プロセスを強化してるんだ。

新しいデータセットがAIの会話の誤解を処理する能力を向上させた。

この記事では、ロボットが厳しい環境で学ぶためのフレームワークについて話してるよ。

新しいアプローチは、豊富な言語指示とデータを組み合わせることでロボット学習を向上させる。

新しいモデルは、タスクのパフォーマンスと適応能力を向上させることでロボットの学習を強化する。

研究は、より良い画像の説明やロボットの取り扱い技術に焦点を当てている。

この論文では、触覚センサーが異なる能力を持つ人間とのロボットのインタラクションをどう向上させるかについて話してるよ。

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。

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。

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。

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。

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。

ロボットが常識を使ってより良い整理の選択をするのを手助けする新しいシステム。

新しいシステムでロボットの記憶力と人間環境でのコミュニケーションが向上するよ。

新しい方法でロボットが人間のデモを見てタスクを学べるようになるんだ。

新しい方法がロボットに人間とのやり取りを通じてタスクを学ばせることを可能にしてる。

新しいモデルが、ロボットに動画からアクションを学ばせて、作業のパフォーマンスを向上させることを可能にした。

新しい技術がロボットと人間の経験共有を改善してるよ。

AssistantXは、ダイナミックなオフィス作業用に設計されたスマートなロボットアシスタントだよ。

AP-VLMは、アクティブペルセプション技術を通じてロボットの認識とインタラクションを向上させるよ。

研究者たちは革新的な制御システムを通じて二足歩行ロボットの性能を向上させている。

新しいフレームワークが、ロボットが視界が悪い中でタッチ信号を使って行動を計画するのを助けるんだ。

新しい方法がロボットがチームワークを人間のサポートを通じて学ぶのを助ける。

新しい洞察が、視覚エンコーダーがロボットの意思決定に積極的に関与していることを明らかにした。

研究が、人間とロボットのチームワークにおいて、動きが信頼にどう影響するかを明らかにした。

研究は、ロボットの効率と安全性を人間と一緒に向上させることに焦点を当ててるよ。

GravMADはロボットが3D空間でタスクをサブゴールを通じて学ぶのを助けるよ。

新しいアプローチで、ヒューマノイドロボットの操作がもっと直感的で効果的になったよ。

研究によると、注意スキーマは人工エージェント間のコミュニケーションやチームワークを向上させるんだって。

SPOTは人間の動きを見てタスクを学ぶから、ロボットがもっと役に立つようになるんだ。

ロボットコマンドのためのシンプルな言葉の使い方ガイド。

新しい方法でロボットが目標を細かく分けることで、タスクをより効果的にこなせるようになるんだ。

Shmoobotは、実際の移動での敏捷性とバランスを向上させるために腕を使ってるよ。

研究によると、ロボットがピックアンドプレース作業の認識を改善することがわかった。

多様なトレーニングデータがヒューマノイドロボットの動きに与える影響を調査中。

新しい方法がロボットの安全性と人間との相互作用を改善する。