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

ロボットが人との会話をもっと理解して説明できるように探求してる。

BRMDataは、両手を使って家事をこなすロボットに必要なデータを提供してるよ。

動画と言語フィードバックを使ってロボットの学習効率を向上させる新しいシステム。

自然言語と視覚認識技術を使ったデスクトップロボットに関する研究。

新しいソフトウェアプラットフォームが、ロボットがさまざまな環境で人とどのようにやり取りするかを改善するよ。

この記事は、言語モデルがロボットのコミュニケーションとインタラクションをどう改善するかを検討してるよ。

LGR2は言語指示や階層学習を通じてロボットの作業性能を向上させる。

新しい方法がロボットが人間から学ぶのを助け、気を散らすものを無視できるようにしてる。

新しい方法でロボットがユーザーの指示をもっとよく理解できるようになった。

ロボットは人間を観察してタスクを学び、製造業での適応力を高めてるよ。

新しいデータセットが自然言語コマンドを使ってロボットの握るスキルを向上させる。

ロボットの体の動きをコントロールする方法が、障がいのある人たちを助けてるよ。

言語モデルを使ってロボットのバイアスのある結果のリスクを評価する。

新しい方法は、エージェントが直接的な行動データなしで観察から効果的に学ぶことを可能にする。

DIPPERは人間のフィードバックを通じてロボットの学習を最適化し、タスクのパフォーマンスを向上させるよ。

研究者たちは危険な環境でロボットを安全に訓練するための新しい方法を開発した。

ロボットは、いろんな環境での作業に適応する能力を向上させてるよ。

新しいシステムが、ロボットが実際のデモからの音声を使ってタスクを学ぶのを助けるんだ。

新しい方法がロボットの協力で物を運ぶのを手伝ってる。

新しいアプローチが、ロボットが知らないタスクにすぐに適応するのを助ける。

研究は、不確実性推定技術を使ったより安全なロボットナビゲーションの方法を進めている。

新しい方法が人間とのやり取りを改善してロボットの学習効率を上げる。

neuROSymは、ロボットが人間の行動をリアルタイムで予測する能力を向上させる。

不確実性を理解することで、現実のシナリオでの感情認識の精度が向上するよ。

ロボットは過去の経験から得たスキルを使って、新しいタスクをもっと早く学べるんだ。

新しいシステムで、ロボットが視覚と言語の入力を使って物を再配置できるようになったよ。

ロボットが作業中に予想外の変化に適応できる方法。

ロボットは高度な言語モデルを使って、人間と自然にコミュニケーションする方法を学んでるよ。

新しい方法が、情報が欠けててもエージェントが専門家から学ぶのを助けるんだ。

ロボットやバーチャルアシスタントとのコミュニケーションがどうエンパシーで良くなるか探ってるんだ。

新しいアプローチがタスクの対称性を使ってロボットの学習効率を向上させる。

MARSはロボットが関節のある物体をよりよく認識して対話できるようにする。

新しい方法がロボットの開放的な環境での物体発見能力を高める。

機械における強化学習と倫理的意思決定の関係を探る。

人間の介入なしでロボットが移動できるコンパクトな方法が出てきてるね。

この論文は、人間の入力からロボットが安全を学ぶ方法について話してるよ。

ロボットのタスク成功に対する指示の影響を調べてる。

新しいトレーニングアプローチがロボットの安全性とタスクパフォーマンスの適応力を向上させる。

ロボットが自分で環境を学ぶ方法を理解すること。

新しいアプローチで、ロボットが動作の画像を生成してタスクを学べるようになるよ。