ロボティクス に関する最新の記事

新しいシミュレーターがリアルな動画生成を通じてロボットの訓練を強化するよ。

新しい方法で、しなやかな推定と制御バリア関数を使ってドローンの安全性が向上するよ。

革新的なセンサーが小さな飛ぶロボットの測定と制御を向上させる。

信号時間論理を使ってシステムを最適化する新しいアプローチ。

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。

ロボットは今や自然言語の命令をもっと効果的に従えるようになったよ。

腐敗したフィードバックを使ってAIの人間の価値観との整合性を向上させる新しい方法。

この研究は、認知マップを通じて言語モデルの計画能力を向上させる。

OPERAはいろんな方法を組み合わせて、過去のデータを使ったより正確なポリシー評価をしてるよ。

シミュレーションから実環境へのロボットナビゲーションを強化する方法。

このフレームワークは、階層構造を通じて複雑なタスクの学習効率を高めるんだ。

ビスタブルネットワークとそのさまざまな分野での応用可能性を探る。

SiTは、対称性と注意を通じてエージェントの強化学習における一般化能力を高めるんだ。

ロボットが変化する3D環境での方向をどう管理するかを学ぼう。

視覚的に魅力的で数学的に正確な曲線を作るためのガイド。

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。

時間とともに変化するシステムのデータ収集を改善する方法。

エージェントは、計画と学習のために抽象モデルを使って適応性と効率を向上させるんだ。

研究は、不確実性推定技術を使ったより安全なロボットナビゲーションの方法を進めている。

新しいフレームワークが革新的な世界モデルを通じて、マルチエージェントシステムの学習効率を高める。

研究によると、モデルは料理レシピのステップ間の依存性に苦しんでいる。

新しいフレームワークが非線形システム制御の安定性と安全性を確保する。

新しい枠組みが、離散対称性を使って複雑な物理システムのモデリングを改善する。

境界制御のための偏微分方程式における学習アルゴリズムをテストするための標準化されたプラットフォーム。

新しい方法が人間とのやり取りを改善してロボットの学習効率を上げる。

DAREを紹介するよ。これは古い知識を忘れずに機械学習を改善する方法なんだ。

ビジュアルオーバーラップ予測は、複雑な環境での画像検索の精度と効率を向上させるよ。

多面体とその点がいろんな用途でどうつながるかの研究。

Diff-IDは、多様なトレーニング画像を生成することで人認識を向上させる。

腹腔鏡手術におけるツールセグメンテーションを改善するために作られたデータセット。

neuROSymは、ロボットが人間の行動をリアルタイムで予測する能力を向上させる。

ロボットはGPSに頼らずリアルタイムでマッピングを協力してるんだ。

混雑した環境で二足歩行ロボットが安全に移動する方法。

ロボットは視覚情報だけを使って協力して、動きや連携を向上させてるよ。

革新的なアプローチが予測できない環境での距離計算を改善する。

新しいフレームワークが厳しい条件下でのSLAMの性能を評価する。

新しい手法がユーザー定義の信頼レベルを組み込むことで、強化学習の安全性を向上させる。

写真だけを使って動く物体を分析する方法。

新しい手法が、見えない物体のポーズ推定のために視覚と言語を組み合わせてる。

複雑な振り子システムにおけるカオス運動の研究。