ロボティクス に関する最新の記事

アンサンブルの動き方を学んで、その振る舞いをうまく管理する方法を探ろう。

飛んでるドローンと地上の車が協力して効率的に作業する。

ロボットがスマートプログラミングでリアルタイムにタスクに適応する方法を学ぼう。

ParModは、複雑な強化学習の課題に取り組むための新しいアプローチを提供します。

研究者たちは、機械が空間的な関係を理解するのを向上させるためにSPHEREフレームワークを開発した。

AIがエンジニアリングデザインの風景をどう変えてるかを発見しよう。

不確実性の中で意思決定をどうサポートするかをPOMDPが教えてくれるよ。

新しい戦略が、小さいAIモデルが大きいモデルから効果的に学ぶ手助けをしてるよ。

触覚センサー付きの新しいロボットハンドが物の扱い方を革命的に変えた。

ポイントクラウドがデータ通信を効率的に、かつ効果的に変える方法を発見しよう。

ロボットは自分の周りについて自信を持って質問に答えることを学んでいる。

イベントカメラは視覚データのキャプチャを強化し、シーンのマッピングと動きの精度を向上させるよ。

MDPと制約がいろんな分野で意思決定をどう改善するかを学ぼう。

ロボットが賢い技術を使って障害物を避ける方法を学んで、安全なナビゲーションを実現しよう。

クリアなデモがロボットのトレーニング成功をどう向上させるか学ぼう。

研究者たちは、より良い結果を得るために合成データを使って3D再構築を強化してるよ。

VPITが機械にテキストとビジュアルをシームレスに結びつける方法を発見しよう。

ファウンデーションモデルと手頃なセンサーを組み合わせることで、さまざまなアプリケーションでの深さ認識が向上するよ。

この方法は、難しい条件下でのエージェントのコミュニケーションと位置精度を向上させる。

研究者たちは、AIに名前の代わりに詳細な説明を使って物体を認識する方法を教えている。

ロボットが環境をマッピングしながらエネルギーの使い方をどうバランス取ってるか見てみよう。

新しい方法で、モーター式LiDARシステムの地図作成がもっと良くなるよ。

人の動きを理解することはロボットチームワークにとって重要だよ。

研究者たちはAIの物体幻覚に取り組んで、精度と信頼性を向上させようとしている。

ロボットが変わる物体とどうやってやり取りするかを探ってるんだ。

不確実性の種類を分けることが、機械学習の意思決定にどう役立つかを学ぼう。

3Dビューを合わせて、正確なビジュアライゼーションを作る方法を学ぼう。

TH OR-MAGNI法のデータセットがロボットの人間の動きの予測を向上させる。

ロボットがどうやってタスクの中で効果的にコミュニケーションと経路計画をするか。

少数ショットクラス増分学習が医療の革新をどう形作るか学ぼう。

複雑な脚を持つ高度な平行マニピュレーターのメカニクスと利点を探ろう。

ロボットのための効果的な教え方についての考察。

GAGSは2D画像から3Dシーンを解釈する方法を革新するよ。

研究者たちはロボットに人間のように感情を表現させる方法を教えている。

ロボット助手が高度な技術を使って狭いパイプの検査を変えてるよ。

エージェントが強化学習を通じてどうやって意思決定を学ぶかを探ってみよう。

ローバー技術とそのワクワクする機能を理解するための簡単なガイド。

新しいシステムがロボットの操作を簡単にして、みんなの安全と使いやすさをアップしてるよ。

現代ロボティクスにおけるパラレルキネマティクスマニピュレーターのすごい能力を発見しよう。

予測ベースの制御バリア関数がドローンや飛行機をどう守るか学ぼう。