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

CrossLocoは、ロボットが人間のような動きを簡単かつ効果的に学ぶことを可能にする。

PAULは多用途の動きやアプリケーションに対応した柔軟なソフトロボットアームだよ。

ロボットがどんどん変わるタスクにどうやって素早く適応するかを見てみよう。

新しいモデルがロボットが環境から学ぶ方法を強化した。

新しい方法でロボットが専門家の動画を見てスキルを効果的に学べるようになったよ。

ロボットは模倣学習を通じて人間の行動からスキルを身につける。

物体の動きに焦点を当てた方法でロボットの学習を向上させる。

新しいシステムで、人間とロボットが一緒にサンディング作業できるようになったよ。

ロボットのピックアンドプレースタスクの学習を改善する方法を紹介するよ。

知的障害を持つ人の表情認識の難しさを調べる。

新しいアプローチがロボットが共同作業で人間の行動を予測する方法を向上させる。

新しいシステムがロボットがリアルなデータを集めて学ぶ方法を強化する。

革新的な制御フレームワークが人間の環境でロボットの安全性を高める。

新しい方法で、混雑した公共の場でのロボットの連携が向上してるよ。

この記事では、観察の種類がロボットのタスク学習にどのように影響するかを検討しています。

新しい方法でロボットが話された指示を正確に追う能力が向上したよ。

研究は、ロボットの行動を評価するためのVLMの使用を調査している。

ロボットが視覚データと触覚データを組み合わせて周囲をよりよく評価する方法。

ロボットシステムに言語モデルを統合する危険性を調べる。

視覚障害者のためのロボット支援を調査する研究がある。

新しい方法でロボットが複雑な指示をもっと効果的に守れるようになった。

新しい方法でロボットが複雑な地図なしで視覚入力を使ってナビゲートできるようになったよ。

新しいデータセットは、人間みたいな動きを使ってロボットの物体操作を向上させることを目指してるよ。

新しいフレームワークがロボットが人間の行動から学ぶ方法を改善する。

新しい方法は、人間の動画データとロボットのデモを組み合わせて、学習を向上させるんだ。

新しい報酬関数が混雑した環境でのロボットのナビゲーションを向上させる。

PREDILECTを紹介するよ、効率的な人間-ロボットインタラクションの方法だ。

新しい方法で、ロボットが言葉の指示を理解してタスクを実行できるようになった。

NaVidは、人間の指示に従ってロボットが動画を使って動くのを助けて、実際のナビゲーションを改善するよ。

新しい方法が、情報源ポリシーを使って模倣を通じたロボット学習を改善してるよ。

新しい方法がロボットが人間の指示をもっと効果的に解釈できるようにする。

研究者たちは、簡単な人間の指示を理解するロボットを作っているよ。もっと良いタスクのためにね。

新しい方法で、ロボットが自然言語の指示を使ってタスクをよりよく学べるようになるんだ。

ロボットは、いろんな学習方法を組み合わせて、やり取りを良くしていくんだ。

ロボットは、適応性を高めるために触覚を使って物を操作することを学んでいる。

この論文は、いろんなロボット間でスキルを共有するシステムを紹介してるよ。

言語がロボットのタスク学習を効果的に助ける方法を見つけよう。

手描きのスケッチがロボットのタスクパフォーマンスをどう向上させるか探ってるんだ。

新しいモデルがロボットの行動予測と多様なタスクへの適応性を向上させた。

革新的な方法が、ロボットが動いている間の音の方向処理を改善する。