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。

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。