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

新しいアーキテクチャがブラインドハンドオーバープロセスの安全性と効率を向上させる。

方法は、ロボットが人間の例からサブゴールを通じてタスクを学ぶのを助ける。

新しい方法でロボットが人間の動画から操作スキルを学べるようになったよ。

新しい方法が、ロボットが言語モデルを使ってタスクをもっと効率的に学ぶのを手助けしてるよ。

研究者たちは、高度な学習方法を使ってロボットにスケートボードを教えてるよ。

配達ロボットの社会的アイデンティティと公共の認識を調査する。

ロボットが人間ともっと上手く協力する方法を、関連性に焦点を当てて見つけよう。

新しい方法が、人間の行動を観察することでロボットがスキルを学ぶ手助けをしてるよ。

サービスロボットは、その革新的な支援で社会環境を変えてるよ。

新しいプランナーが、ロボットが話された命令を正式な仕様を使って理解するのを改善する。

研究は、言語モデルを使って行動ツリーを生成する新しい方法を探ってるよ。

新しいモデルがロボットがあいまいな人間の指示にもっと効果的に従えるように助けてるよ。

自己認識のあるロボットは、安全なやり取りのために動きを調整できる。

ロボットは感情学習を使って環境にうまく適応できるんだ。

SHIREは強化学習と人間の直感を組み合わせることで、ロボットの学習速度を向上させる。

PLATOはロボットが自然言語を理解して、タスクをよりうまくこなせるようにするんだ。

ロボットは、プログレッシブリトリーバル拡張生成を使ってタスクのパフォーマンスを向上させる。

新しい技術がヒューマノイドロボットのバランスと効率を改善してるよ。

新しい方法で、視覚的なデモでロボットを訓練するためのデータの必要量が減るみたい。

研究は、ビジョントランスフォーマーを使ったロボットの感情認識の進展を強調してる。

新しい方法でロボットが人と安全にやりとりできるようになったよ。

新しい方法が視覚データと触覚データを使ってロボットの学習を強化するよ。

RADERシステムは、拡張現実での安全なデモを通じてロボット学習を向上させるよ。

Arena 4.0は、リアルな環境と使いやすい機能でロボットのトレーニングを強化するよ。

ロボットが人間をうまくサポートするために、関連性がどんな役割を果たすかについての考察。

ロボットは今、長期記憶を使って質問に答えられるようになったよ。

この研究は、SARロボットを人間の入力を取り入れることで学習プロセスを強化してるんだ。

新しいデータセットがAIの会話の誤解を処理する能力を向上させた。

この記事では、ロボットが厳しい環境で学ぶためのフレームワークについて話してるよ。

新しいアプローチは、豊富な言語指示とデータを組み合わせることでロボット学習を向上させる。

新しいモデルは、タスクのパフォーマンスと適応能力を向上させることでロボットの学習を強化する。

研究は、より良い画像の説明やロボットの取り扱い技術に焦点を当てている。

この論文では、触覚センサーが異なる能力を持つ人間とのロボットのインタラクションをどう向上させるかについて話してるよ。

人間の指示と技術を組み合わせて、安全なロボットナビゲーションを実現する。

ロボットは、家庭の手伝いのために日常的な可動物体とやり取りすることを学んでいる。

MultiTalkは、ロボットが対話システムを使ってタスクを理解し実行する方法を強化するよ。

RTAGraspは、ロボットが人間のデモ動画を通じて把持を学ぶのを助けるよ。

人間とロボットの協力における信頼がタスクの割り当てにどう影響するかを調べる。

ロボットが常識を使ってより良い整理の選択をするのを手助けする新しいシステム。

新しいシステムでロボットの記憶力と人間環境でのコミュニケーションが向上するよ。