ロボティクス に関する最新の記事

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

歩道での気まずい歩行者同士の出会いの科学を探ろう。

スピードと効率で深度センサーを革命化。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

GS-Matchingが3Dポイントクラウドの登録精度と効率をどう向上させるかを発見しよう。

ロボットは今、人間の好みを最小限のフィードバックで理解できて、学習が効率的になってる。

研究者たちは、AIエージェントが複雑な指示を複数のデータタイプを使って理解する方法を改善しているよ。

ロボットが人間みたいにインタラクションやスキルを学べる新しいプラットフォーム。

RADESがマルチロボットのナビゲーションと安全性をどう改善するか学ぼう。

研究者たちは、革新的なトレーニング技術を使って、より良い深度認識のために3D imaging手法を強化してるよ。

スマートモデルでリンゴ農園の管理がどう変わってるかを発見しよう。

研究者たちはAIに現実の行動のための簡単な指示を理解させる方法を教えている。

科学者たちがゾスポアを真似したロボットスイマーを作って、効率的な液体の動きを実現した。

新しい方法で、ロボットは遅延があっても効果的に学べるようになる。