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

ロボットがエアホッケーで複雑なタスクを学ぶ新しいプラットフォーム。

この研究は、個人の視線パターンが人間とロボットのインタラクションにどう影響するかを明らかにしている。

ロボットは、人間が両手を使ってタスクをこなすのを見てスキルを学ぶんだ。

新しいデータセットが、ロボットが家の状況に関する複雑な質問に答えるのを手助けしてるんだ。

新しいアプローチがロボットを複雑な環境で安全にナビゲートさせるのを助けてるよ。

新しいシステムがロボットの正確な手の中での操作能力を向上させるよ。

研究によると、ロボットは音声データと視覚データを組み合わせることで、もっと上手に学べるんだって。

シミュレーショントレーニングと人間のフィードバックを組み合わせてロボットのスキルを向上させる。

ロボットがどうやって人間の安全を守りながらより良い決断を下せるかを学ぼう。

ロボットは新しい技術を使って、たった一回の人間のデモからタスクをすぐに学ぶんだ。

ReAdはロボットのチームワークを向上させるために、計画とフィードバックのメカニズムを洗練させるんだ。

新しいフレームワークがロボットに変化する作業空間で学んで適応する手助けをするんだ。

ロボットは今、複雑なタスクを完了するために助けを求めることができるようになった。

この記事は、ロボットが安全に障害物を避けるための新しい方法について話してるよ。

研究は、ロボットがどのように対立を処理し、ユーザーと効果的にコミュニケーションを取ることができるかに焦点を当てている。

模倣学習はロボットが混雑した環境でうまく動けるように助けるよ。

新しいアプローチがロボットが視覚データと行動を結びつけるのを助ける。

言語モデルと知識グラフを組み合わせてロボットの安全性を向上させる新しい手法。

都市環境での人とロボットのインタラクションを楽しくする方法を探る。

新しいアプローチが、過去のデモからロボットの学習を反実証データを使って強化する。

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。