ロボティクス に関する最新の記事

無限ホライズン平均報酬MDPにおける学習を向上させる新しいアプローチ。

オイラーアラインメントシステムとそのグループダイナミクスへの影響を調べる。

SDF-Simは、サイン距離関数を使って、複雑なシーンで剛体を効率的にシミュレートするよ。

AGILEは、注意機構を使って持続的学習を改善し、忘却を減らすんだ。

新しいシステムが光信号とセンサーを使って屋内位置測定の精度を向上させる。

海ガメにインスパイアされたロボットデザインの研究が、さまざまな地形での動きの強化に役立ってるよ。

動的モデル予測シールドは、強化学習の安全性と効率を高めるよ。

ニューラルネットワークを使った自動運転車やドローンの安全性を確認する方法。

ロボットナビゲーションの新しいアプローチで、人間とのインタラクションが向上するよ。

人が自分の視点から物とどうやってやり取りするかを示す方法。

SEANetは音声処理でノイズを減らしてスピーカーの隔離を改善するよ。

新しい方法がAI学習における壊滅的忘却の課題に取り組んでるよ。

新しい方法で、ロボットが人間とリアルタイムで安全に働ける能力が向上した。

機械が分散型の継続学習を通じてお互いから学ぶ方法を探っている。

この作品は、報酬シェイピングを使って強化学習を改善するためのLLMの役割について探る。

新しい方法は、Go-Exploreと高度なモデルを組み合わせて、より良い機械学習を実現するよ。

ダイナミックな環境でのモバイルマニピュレーターの統合的手法を探求中。

MuDreamerは画像再構成ではなく、予測に焦点を当てることでエージェントの学習を強化する。

トレーニング中に高性能センサーを使うと、ロボットがタスクをよりうまくこなせるようになるんだ。

車輪と脚を組み合わせたロボットは、都市の物流と配達を向上させることを目指している。

研究者たちは、学習して適応するロボットを設計して、パフォーマンスを向上させてる。

新しい技術で柔らかい体の動きの制御が良くなったよ。

YOLOv10は、さまざまなアプリケーションでの物体検出の速度と精度を向上させるよ。

ダイナミックギア比は、ロボットのパフォーマンスやさまざまなタスクへの適応性を向上させる。

ReAdはロボットのチームワークを向上させるために、計画とフィードバックのメカニズムを洗練させるんだ。

新しい方法が、さまざまなアプリケーションのためのポイントクラウドデータの質を向上させる。

音の定位技術について学んで、その使い方をいろんな分野で見てみよう。

新しい方法が制約のある強化学習における意思決定を改善する。

研究は、自律エージェントと人間の間でのより良いチームワークのためのコミュニケーション戦略を探求している。

Skip-SCARは適応技術を使ってロボットのナビゲーション効率を向上させるよ。

新しいフレームワークがロボットに変化する作業空間で学んで適応する手助けをするんだ。

不確実性が時間とともにダイナミカルシステムの挙動にどう影響するかを探ってみて。

ニューロモーフィックな夢見とそのAI効率への影響についての考察。

新しいフレームワークがAIの多様な課題への学習能力を高める。

新しい方法で昆虫の飛行にインスパイアされたロボット群のコーディネーションが強化される。

新しい方法とロボットががん治療を変えてるよ。

新しい方法は、機械学習を改善するために、知識を保持しつつ新しいタスクに適応することを目指してるんだ。

LubanはMinecraftでデザインを確認することでAIのクリエイティビティを高めてるんだ。

新しい方法でAIがいろんな環境に適応しやすくなったよ。

カルノー群の概要と、その制御理論や経路最適化への応用。