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

混雑した環境を安全に移動するためのロボットの方法を紹介するね。

新しいモデルは、最小限のユーザー入力でロボットの学習を強化する。

研究者たちが物体の相互作用を通じてロボットが学ぶための新しいモデルを開発した。

RGBカメラを使ってロボットが人間の指さしジェスチャーを認識して反応するシステム。

Proto-CLIPは、少ない例でロボットの物体認識を向上させる。

研究者たちは、ロボットが人間のような動きを効率的に学べる方法を開発してるよ。

HA-ViDは、人間とロボットの組み立てインタラクションについてユニークなインサイトを提供してるよ。

ロボットは触覚センサーを使って物の扱いを強化し、つかむ能力を向上させてるよ。

ロボットは言語モデルを使って、一緒に複雑な作業をするためにコミュニケーションがうまくなるんだ。

ロボットが失敗を説明してユーザーの信頼をどう高めるかを学ぼう。

Bi-Touchシステムは、ロボットが触覚と視覚で物を操作する能力を向上させるよ。

ロボットは複雑な環境で物を探したり操作したりするスキルを高めるんだ。

GVCCIはロボットが環境から学んで、タスクのパフォーマンスを向上させるのを可能にする。

人のアクションビデオを使ってロボットを訓練する新しい方法。

新しい遠隔操作方法が、混雑した場所のクリアランスにおけるロボットと人間の協力を強化する。

ロボットがどうやって時間をかけてタスクを改善していくのかを発見しよう。

機械がどうやって動くだけじゃなくて学習して適応するかを調べる。

ロボットが視覚、触覚、位置データを使ってコンテナの中身を特定する方法についての研究。

言語と視覚を使ってロボットの学習効率をアップさせる。

研究は、ロボットが複雑なタスクで成功するためにはコミュニケーションが必要だってことを強調してる。

新しいアーキテクチャは、安全なロボットのためにAIの思考と本能的な反応を組み合わせてるよ。

この研究は、固体と液体の安全な輸送のためのロボットの動きを改善するよ。

新しい方法では、言語を使って混雑した場所でロボットのポーズ推定を向上させるんだ。

新しい方法がロボットの計画を改善して、効率的な物の扱いを実現するよ。

新しいフレームワークがロボットに曖昧な指示の時に人間の指導を求める力を与える。

ロボティクスにおける単一画像から3Dシーンを再構築する新しいアプローチ。

新しいフレームワークが、ロボットが言語を使ってタスクを学ぶことと効率的なデータ生成を可能にする。

ロボットは重要な触覚の特徴に焦点を当てて、タッチタスクを改善するんだ。

研究が、高度なセンサーを使って人間の行動を予測する新しい方法を明らかにした。

ロボットは画像と言葉を使って物をつかんだり置いたりすることを学んでる。

新しいフレームワークがロボットが限られたデータから効率よく学習するのを助けるよ。

VL-Graspは、言語のヒントと多様なデータセットを使ってロボットのグラッピングを強化するよ。

研究によると、ロボットの作業スペースの重なりがユーザーの快適さに影響を与えるんだって。

Mani-GPTはロボットが人間を理解して交流する方法を改善する。

新しい方法でロボットの作業パフォーマンスが精度と安全性を向上させたよ。

ユーザー、ロボット、デプロイヤー間の信頼の役割を調べる。

さまざまなタイプの扉を自動で開ける革新的なロボット。

この記事では、ロボットがどのように安全かつ効果的に協力して働くかを調べるよ。

新しいフレームワークがロボットに人間の行動を予測させて、安全なインタラクションを実現するのを手助けしてるよ。

この記事では、物体間の関係についての知識を使ってロボットの3D予測を向上させる方法について話してるよ。