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

マイクロフォンアレイ設計を通じて、人型ロボットの音検出を改善するための新しいフレームワーク。

研究は、大規模言語モデルにおける社会的知性の必要性を強調している。

新しいテレオペレーションシステムは、リアルタイムの人間のコントロールを通じてロボットのトレーニングを簡素化する。

ロボットの意思決定とタスク実行を改善するためのプログラミング言語を紹介するよ。

革新的な触覚シミュレーターがロボットの物体扱いスキルを向上させる。

新しい方法がロボットが複雑な環境で物をもっと効果的に見つけるのを助けるんだ。

ロボットは人間の入力じゃなくて、経験から物を扱うことを学ぶんだ。

ロボットはダイナミックな環境で動いてる物体をうまく見つけることを学んでる。

ロボットが日常のタスクを効果的に学ぶためのリソース。

NARRATEはロボットが日常の言葉の命令に従って色んなタスクをこなせるようにするんだ。

新しいシステムは、ロボットが物体を理解して対話する方法を向上させる。

言語モデルを使ってロボットがナビゲーションの指示を生成する方法。

新しい方法がロボットに助けを求めさせて、エラーを減らすのに役立ってる。

Vid2Robotは、ロボットが動画を見るだけでタスクを学べるようにする。

ロボットはリアルタイムで人間のフィードバックを受けることで適応して改善していくんだ。

新しいアプローチでエージェントがテキストの説明からタスクを学べるようになった。

研究によると、3Dモデルの言語理解に弱点があって、それに対する解決策が提案されてるよ。

新しい方法で、視覚技術とコンテキスト認識システムを使って、複雑な環境でのロボットのナビゲーションが向上してるよ。

ロボットは、自分の環境を積極的に探検することで質問に答えるのが得意だよ。

新しい方法で位置と向きを制御することでロボットの動きが改善される。

対称性を使ってロボットの学習と実世界のタスクでのパフォーマンスを向上させる。

新しい方法でウェアラブルロボットの動作予測が向上して、より良い支援が可能になった。

ロボットは人間の動作を真似ることで複雑なタスクを学び、適応能力を高めてるよ。

KATはロボットが少ない例でタスクをすぐに学べるようにする。

新しい方法が、言語と視覚マッピングを使ってロボットのナビゲーションを改善してるよ。

J-CRe3は、日常的な作業におけるロボットの人間の言葉の理解を向上させる。

この研究はロボットが経験を通じて言語や動作を学ぶ方法を探るものだよ。

ロボットがタスクの失敗をリアルタイムで検出して修正するのを助けるシステム。

新しいフレームワークがオープンボキャブラリーのシーングラフを通じて画像解釈を変革する。

新しい方法で、ロボットと人間のコミュニケーションが混合信号を通じて改善されるよ。

新しいフレームワークがシャープレー値を通じてベイズ最適化の理解を深める。

研究によると、好奇心がロボットが探索を通じて物体を学ぶのに役立つって。

言語とナビゲーションを組み合わせることで、ロボットの機能がさまざまな環境で向上する。

ロボティクスにおけるタスクと動作計画の統合についての考察。

研究は、人間とロボットの協力における鋭利な道具による怪我を減らすことに焦点を当てている。

TeleAwareロボットは、共有体験におけるリモートユーザーの意識とやり取りを強化するよ。

研究が厳しい環境でのUGV制御の新しい方法を明らかにした。

新しいアプローチが神経形態コンピューティングを使ってロボットの障害物回避を強化してる。

ADAPTハンドは、人間の手の掴み方を真似して、物の操作をより良くするよ。

ロボットがいろんな方法で物を見つけるのを改善するための新しいベンチマーク。