TANGOは、最小限のトレーニングで作業を可能にすることでロボティクスを再定義する。
Filippo Ziliotto, Tommaso Campari, Luciano Serafini
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ロボティクス に関する最新の記事
デリケートな物を安全に扱うために、機械がどうやって適応するか探ってるんだ。
Michael Ruderman
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拡散LiDARとRGBカメラを組み合わせると、厳しい条件での3Dスキャンが良くなるよ。
Nikhil Behari, Aaron Young, Siddharth Somasundaram
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ラベル付きの例がなくても、教師なし手法が画像分析をどう高めるかを発見しよう。
Daniela Ivanova, Marco Aversa, Paul Henderson
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ロボットが人間と一緒に作業しながら障害物を避ける方法を見てみよう。
Simone Borelli, Francesco Giovinazzo, Francesco Grella
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研究者たちがどんな新しいアプローチで最適制御問題に取り組んでいるかを発見しよう。
Kangyu Lin, Toshiyuki Ohtsuka
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ビデオ処理で隠れた物体を認識するために機械が学んでる。
Kaihua Chen, Deva Ramanan, Tarasha Khurana
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研究によると、視覚と言語モデルがもっと効果的に一緒に働く方法がわかるんだ。
Le Zhang, Qian Yang, Aishwarya Agrawal
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ロボットは人間と一緒にもっと上手く働く方法を学んでるよ。
Negin Amirshirzad, Mehmet Arda Eren, Erhan Oztop
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線形監視が複雑な制御問題における機械学習をどうやって強化するかを発見しよう。
William Sharpless, Zeyuan Feng, Somil Bansal
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NaVILAは、言語と視覚を使ってロボットがナビゲートするのを助ける。
An-Chieh Cheng, Yandong Ji, Zhaojing Yang
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Motoはビデオ分析を使って、ロボットに複雑な動きを効率よく教えてるよ。
Yi Chen, Yuying Ge, Yizhuo Li
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新しいモデルは、アクションセグメンテーションと予測を組み合わせて、よりスマートなインタラクションを実現してるよ。
Dayoung Gong, Suha Kwak, Minsu Cho
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ロボットはカメラと地図を使って周囲を理解する新しい方法を手に入れた。
Fuzhang Han, Yufei Wei, Yanmei Jiao
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ロボットの物体検出を改善する最新の方法を発見しよう。
Alan Li, Angela P. Schoellig
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ロボットは野生動物の動画を通じて移動スキルを習得してるよ。
Elliot Chane-Sane, Constant Roux, Olivier Stasse
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新しいモデルが多様な物体認識のための3Dパートセグメンテーションを強化する。
Marco Garosi, Riccardo Tedoldi, Davide Boscaini
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DEIMがリアルタイムの物体検出のスピードと精度をどうやって改善するかを発見しよう。
Shihua Huang, Zhichao Lu, Xiaodong Cun
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HyperMARLがマルチエージェントシステムの協力をどう改善するか学ぼう。
Kale-ab Abebe Tessera, Arrasy Rahman, Stefano V. Albrecht
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AIモデルが多様な環境にどのように適応するか、ドメイン一般化とSoRAを使って学ぼう。
Seokju Yun, Seunghye Chae, Dongheon Lee
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セミプファフィアン集合の概要とその実用的な応用について。
Martin Lotz, Abhiram Natarajan, Nicolai Vorobjov
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歩道での気まずい歩行者同士の出会いの科学を探ろう。
Olger Siebinga
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スピードと効率で深度センサーを革命化。
Justin Folden, Atul Ingle, Sanjeev J. Koppal
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革新的なソフトアクチュエーターが壊れやすい物に適応して、安全に扱えるようになる。
Brian Ye, Zhuonan Hao, Priya Shah
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AutoURDFは視覚データと自動化を使ってロボットのモデリングを簡単にするよ。
Jiong Lin, Lechen Zhang, Kwansoo Lee
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隠れたセンサーがサイバー・フィジカルシステムのセキュリティをどう強化するかを学ぼう。
Sumukha Udupa, Ahmed Hemida, Charles A. Kamhoua
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新しい方法でロボットのタスク学習と適応性が向上した。
Priya Sundaresan, Hengyuan Hu, Quan Vuong
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タスクの難易度がロボットのサポートとユーザー体験にどう影響するかを調べてる。
Jiahe Pan, Jonathan Eden, Denny Oetomo
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FogROS2-FTは、ロボットがクラウドコンピューティングを通じて接続された状態を維持し、効率的に働けるようにするよ。
Kaiyuan Chen, Kush Hari, Trinity Chung
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データ駆動型の制御がテクノロジーの未来をどう変えてるか探ってみて。
Lea Bold, Friedrich M. Philipp, Manuel Schaller
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転移学習は制御システムを強化して、安全で効率的にしてくれるよ。
Alireza Nadali, Bingzhuo Zhong, Ashutosh Trivedi
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データ主導のLQRが、事前知識なしで制御システムをどう変えるか発見しよう。
Guido Carnevale, Nicola Mimmo, Giuseppe Notarstefano
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SSLとGMMがデータからロボット学習をどう改善するか学ぼう。
Xiaosi Gu, Tomoyuki Obuchi
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ロボットが距離場や測地線流を使って動きを最適化する方法を発見しよう。
Yiming Li, Jiacheng Qiu, Sylvain Calinon
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競争環境で自律エージェントが安全に動作する方法を学ぼう。
Shuo Yang, Hongrui Zheng, Cristian-Ioan Vasile
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研究者たちが、トランスフォーマーが複雑な迷路をうまくナビゲートする方法を探ってるんだ。
Niklas Nolte, Ouail Kitouni, Adina Williams
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テキストからモーションへの技術がアニメーションのストーリーテリングやロボット工学をどう変えてるかを見つけよう。
Xiaofeng Tan, Hongsong Wang, Xin Geng
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ロボットのパフォーマンスと寿命を効果的に監視して予測する方法を学ぼう。
Ayush Mohanty, Jason Dekarske, Stephen K. Robinson
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ロボットのペッパーは、役所での訪問者を手伝うことで公共サービスを向上させることを目指してるよ。
Thomas Sievers, Nele Russwinkel
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ロボットや車が混雑した環境でどうやって衝突を避けるかを学ぼう。
Kwang Hak Kim, Mamadou Diagne, Miroslav Krstić
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