ラベル付きデータとラベルなしデータを組み合わせる方法で音源検出が向上するよ。
Vadim Rozenfeld, Bracha Laufer Goldshtein
― 1 分で読む
ロボティクス に関する最新の記事
この論文では、触覚センサーが異なる能力を持つ人間とのロボットのインタラクションをどう向上させるかについて話してるよ。
William van den Bogert, Madhavan Iyengar, Nima Fazeli
― 0 分で読む
ドローンは今、動いているプラットフォームからアイテムを効率的に掴んで移動できるようになった。
Péter Antal, Tamás Péni, Roland Tóth
― 1 分で読む
SymAwareがどのように自律システムの協力と安全性を向上させるかを発見しよう。
Ernesto Casablanca, Zengjie Zhang, Gregorio Marchesini
― 1 分で読む
新しいアプローチでエッジコンピューティングを使って産業データの異常検出が改善されたよ。
Alessio Mascolini, Sebastiano Gaiardelli, Francesco Ponzio
― 1 分で読む
確率系が時間とともに到達できる状態を評価する方法。
Zishun Liu, Saber Jafarpour, Yongxin Chen
― 1 分で読む
新しい方法が三焦点テンソルの革新的な使い方でカメラの同期を改善する。
Daniel Miao, Gilad Lerman, Joe Kileel
― 1 分で読む
脚のあるロボットの安全性向上のために、学習と制御を組み合わせる。
Jeonghwan Kim, Yunhai Han, Harish Ravichandar
― 1 分で読む
新しい方法でロボットの物体取り扱いが精度とコントロールを向上させた。
An Dang, James Lorenz, Xili Yi
― 0 分で読む
ロボットの適応力と経験から学ぶ能力を強化すること。
Jiaheng Hu, Rose Hendrix, Ali Farhadi
― 1 分で読む
PANOSは、脚付きロボットが荒れた地形を効率的に移動する能力を高めるんだ。
Kartikeya Singh, Yash Turkar, Christo Aluckal
― 1 分で読む
新しい作用原理が機械システム、特に非ホロノミック系の理解を深めるんだ。
A. Rothkopf, W. A. Horowitz
― 1 分で読む
新しいフレームワークが、さまざまな環境でのカメラのポーズ推定を改善する。
Gennady Sidorov, Malik Mohrat, Ksenia Lebedeva
― 1 分で読む
クラーク変換が連続ロボットの効率的な制御にどう役立つかを学ぼう。
Reinhard Grassmann, Anastasiia Senyk, Jessica Burgner-Kahrs
― 1 分で読む
人間の指示と技術を組み合わせて、安全なロボットナビゲーションを実現する。
Kasun Weerakoon, Mohamed Elnoor, Gershom Seneviratne
― 1 分で読む
ロボットは、家庭の手伝いのために日常的な可動物体とやり取りすることを学んでいる。
Cheng-Chun Hsu, Ben Abbatematteo, Zhenyu Jiang
― 1 分で読む
MultiTalkは、ロボットが対話システムを使ってタスクを理解し実行する方法を強化するよ。
Venkata Naren Devarakonda, Ali Umut Kaypak, Shuaihang Yuan
― 1 分で読む
新しい方法がロボットの複雑な組み立て作業の能力を向上させる。
Jiankai Sun, Aidan Curtis, Yang You
― 0 分で読む
新しい方法がイベントトリガー制御を改善して、リソース効率を上げるよ。
Pio Ong, Manuel Mazo, Aaron D. Ames
― 1 分で読む
PCMCを使って、機械がデータストリームからどんどん学習する方法を探る。
Cameron Taylor, Vassilis Vassiliades, Constantine Dovrolis
― 1 分で読む
単一の球面ミラーを使った正確なカメラキャリブレーションの方法。
Nissim Barzilay, Ofek Narinsky, Michael Werman
― 1 分で読む
生成的因子チェーンはロボティクスにおけるマルチアームタスクの実行を強化する。
Utkarsh A. Mishra, Yongxin Chen, Danfei Xu
― 1 分で読む
エラスタカスリングとその柔軟な構造の応用についての考察。
Alessandro Cazzolli, Francesco Dal Corso
― 0 分で読む
新しいデータセットと手法が、変化する環境での小型ロボットの物体検出を改善した。
Francesco Pasti, Riccardo De Monte, Davide Dalle Pezze
― 1 分で読む
新しい方法で未知のアイテムや関係の物体検出が強化されたよ。
Sunoh Lee, Minsik Jeon, Jihong Min
― 1 分で読む
RTAGraspは、ロボットが人間のデモ動画を通じて把持を学ぶのを助けるよ。
Wenlong Dong, Dehao Huang, Jiangshan Liu
― 1 分で読む
人間とロボットの協力における信頼がタスクの割り当てにどう影響するかを調べる。
Ike Obi, Ruiqi Wang, Wonse Jo
― 1 分で読む
機械はエキスパートの行動から制約を学んで、意思決定を改善するんだ。
Bo Yue, Jian Li, Guiliang Liu
― 1 分で読む
この記事では、Angular DCMがロボットの動きと安定性に与える影響について話してるよ。
Connor W. Herron, Robert Schuller, Benjamin C. Beiter
― 1 分で読む
新しいアプローチが不完全な3D形状を埋めるプロセスを強化します。
Mengya Liu, Ajad Chhatkuli, Janis Postels
― 1 分で読む
新しい方法でロボットや自動運転車のLiDAR位置認識が改善される。
Saimunur Rahman, Peyman Moghadam
― 1 分で読む
人間の動きの生成と理解を組み合わせた新しいモデルで、より良い制御が可能になるんだ。
Chuqiao Li, Julian Chibane, Yannan He
― 0 分で読む
ドローンはAI学習を使って逃げるドローンを捕まえるチームワークを向上させる。
Jiayu Chen, Chao Yu, Guosheng Li
― 1 分で読む
新しい方法が、完全な情報がない状態でも視覚データを使ってロボットの安全性を高める。
Manan Tayal, Aditya Singh, Pushpak Jagtap
― 1 分で読む
ダクトパスドローンは、空中でいろんな荷物を安全につかんで運ぶよ。
Zhong Yin, Hailong Pei
― 1 分で読む
新しいモデルがロボットの適応性と性能をいろんな地形で向上させたよ。
Wenli Xiao, Haoru Xue, Tony Tao
― 1 分で読む
新しい方法がロボットが不確実な環境で部品を組み立てるのを手助けする。
Sahit Chintalapudi, Leslie Kaelbling, Tomas Lozano-Perez
― 1 分で読む
不確実な環境でパフォーマンスとリスクをバランスさせる革新的な方法。
Shahriar Talebi, Na Li
― 0 分で読む
SoMaSLAMは、小さなロボットが限られたデータを使って環境を正確にマッピングするのを助けるよ。
Jeahn Han, Zichao Hu, Seonmo Yang
― 1 分で読む
LaPoseは、標準RGB画像を使って物体の位置決めを改善し、重要な課題に対処してるよ。
Ruida Zhang, Ziqin Huang, Gu Wang
― 1 分で読む