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。

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。