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

新しい方法が、大規模言語モデルを使って密な報酬関数を自動化する。

新しいアプローチで、ロボットが障害物の周りを素早く安全に動けるようになったよ。

LiDARとカメラデータを組み合わせると、人混みの中でのロボットナビゲーションが改善されるよ。

この研究は、ロボットが触覚を感じ取って物を重ねる方法を示してるよ。

MoDem-V2は、視覚学習を通じてより安全で効率的なロボット操作を可能にするよ。

研究は、指導スタイルがロボットの知能の認識にどのように影響するかを調べてるよ。

新しい方法で、ロボットが言語やフィードバックを通じてタスクを学べるようになったんだ。

ロボットがいろんな指示フォーマットから学ぶための新しい教え方。

AirExoは、ロボットが実際のデータを使って全腕操作を学ぶことを可能にする。

新しい方法で、ロボットが自然言語の指示を使って物を再配置できるようになったよ。

新しい技術でロボットがでこぼこな地面をもっと上手に歩けるようになるんだ。

新しいフレームワークが自然言語コマンドとコンテキストを通じてロボットとのインタラクションを改善する。

研究者たちがロボットの歩行能力を向上させるためのデータ駆動型手法を開発した。

ウェアラブルセンサーは、ロボットが人間の腕の動きをうまく予測するのに役立つよ。

新しいシステムで、ロボットが人間の行動を予測してより良いサポートができるようになった。

新しいフレームワークは、複数の不確実性を効果的に管理することでロボットの安全性を向上させる。

携帯型システムが歩行者の行動に関する詳細なデータを集めて、ロボットのデザインをより良くする。

新しい方法でロボットが共有スペースで人がどう動くかを予測できるようになるんだ。

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。