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

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。

新しい方法でウェアラブルロボットの動作予測が向上して、より良い支援が可能になった。

ロボットは人間の動作を真似ることで複雑なタスクを学び、適応能力を高めてるよ。

KATはロボットが少ない例でタスクをすぐに学べるようにする。

新しい方法が、言語と視覚マッピングを使ってロボットのナビゲーションを改善してるよ。

J-CRe3は、日常的な作業におけるロボットの人間の言葉の理解を向上させる。

この研究はロボットが経験を通じて言語や動作を学ぶ方法を探るものだよ。

ロボットがタスクの失敗をリアルタイムで検出して修正するのを助けるシステム。

新しいフレームワークがオープンボキャブラリーのシーングラフを通じて画像解釈を変革する。

新しい方法で、ロボットと人間のコミュニケーションが混合信号を通じて改善されるよ。

新しいフレームワークがシャープレー値を通じてベイズ最適化の理解を深める。

研究によると、好奇心がロボットが探索を通じて物体を学ぶのに役立つって。

言語とナビゲーションを組み合わせることで、ロボットの機能がさまざまな環境で向上する。

ロボティクスにおけるタスクと動作計画の統合についての考察。

研究は、人間とロボットの協力における鋭利な道具による怪我を減らすことに焦点を当てている。

TeleAwareロボットは、共有体験におけるリモートユーザーの意識とやり取りを強化するよ。

研究が厳しい環境でのUGV制御の新しい方法を明らかにした。

新しいアプローチが神経形態コンピューティングを使ってロボットの障害物回避を強化してる。

ADAPTハンドは、人間の手の掴み方を真似して、物の操作をより良くするよ。

ロボットがいろんな方法で物を見つけるのを改善するための新しいベンチマーク。

ARMCHAIRを紹介するよ。人間とロボットのチームワークを向上させるシステムだ。

新しいシミュレーションがロボットの複雑な作業をうまくこなす能力を向上させてるよ。

高齢者デイケア施設でのARIの使用に関する研究。

新しい方法が、機械が人間のフィードバックから学ぶ方法を改善する。

ユーザーのニーズや感情に応じてサポートを調整するスマートヘルプロボットを紹介するよ。

新しい方法でロボットが両手で物を扱う効率がアップしたよ。

研究は、ロボットがバックグラウンドノイズの中で話し声をよりよく理解できるようにすることに焦点を当てている。

新しい方法が人間の行動の洞察を使ってロボットの動きを向上させる。

ロボットは人間を観察してタスクを学ぶことができて、時間とともに記憶やパフォーマンスを向上させるんだ。

FoundationGraspは、日常の作業のためにロボットの把握力を向上させる。

ファジーSITはロボットのシーン分類を強化して、ノイズの多いデータにも対応するよ。

新しいアプローチでロボットの物体操作が改善され、堅牢性のためのエネルギーマージンを測定するようになった。

簡単なデモを通じてロボットにタスクを教えるのは、適応力がすごくあることを示してるね。

異なるスキルレベルの人間とロボットの協力を強化するための戦略。

この研究は、ロボットがミスをしながらもどうやって計画できるかに焦点を当てている。

この研究は、ロボットがインタラクションを通じてアフォーダンスを学ぶモデルを提案している。

新しい方法で、ロボットが人間の行動を観察してタスクを学ぶことができるようになった。

新しいモデルは、ロボットが周りを理解する方法を向上させることを目指してるよ。

研究は、ロボットが音声信号を使って自分の状態を表現する方法を探ってるよ。

タッチと言語を組み合わせることで、ロボットの物の理解力と意思決定が向上するよ。