ロボティクス に関する最新の記事

3Dオブジェクトのラベリングを自動化して、不確実性を評価しながらAIの学習を向上させる。

この記事は、効果的なネットワークのレジリエンスのための自己修復分散最適化について話してるよ。

新しいフィルタリング手法が厳しいノイズ条件下での状態推定を改善する。

ロボットは新しい技術を使って、たった一人の人間のデモから効率的にタスクを学べるんだ。

新しいフレームワークが分散型コミュニケーションを通じてロボットのチームワークを向上させる。

研究がロボットとデジタル仲間の感情認識についての洞察を明らかにした。

ロボットの説明がチームワークやエラー解決をどう改善できるか。

この研究は、触覚と視覚を使ってロボットの操作能力を向上させることに焦点を当ててるよ。

新しい方法がドローンと地上車両の協調を改善して、長時間の動作を可能にする。

ロボットはオペレーターの好みを予測することで新しい地形にうまく適応できる。

形状を持つ小胞を使って小さな粒子を制御する新しい方法が期待できそうだ。

Grasp-Anythingは、多様な画像とテキストの説明でロボットのグラップ検出を強化するよ。

新しい方法でロボットがノイズモデルを使って状態を推定するのがより良くなったよ。

研究によると、AIは動物がどのように移動し、場所を記憶するかをシミュレートできるんだって。

この記事では、粒状材料が繰り返しせん断サイクルを通じてどのように安定するかを調べているよ。

TBTNetモデルは、最小限のデータで少数ショットセグメンテーションの精度を向上させる。

エージェントが複雑なタスクでより良い解決策のためにどう協力するかを探ってみて。

新しい方法がロボットの動きモデルをいろんな表面で改善する。

新しいアルゴリズムが複雑な環境でエージェント間のコンセンサスを改善する。

モデル予測制御システムにおける意思決定のスピードを改善する方法。

ウェブデータを使って知識を保持しながら継続的学習を向上させる。

MOGANはロボットの複数の物体の相互作用の理解を深めて、操作をより良くする。

新しいモデルが、シミュレーションデータと実データを使ってロボットの触覚センサーの精度を向上させたよ。

ロボットを教えるのに絵を使うのは、新しくて直感的なアプローチだね。

RGB-Dカメラとフィデュシャルマーカーを使ったVSLAMの強化された機能を探る。

Meta-SELDは、さまざまな環境での音イベントの位置特定を強化するよ。

新しい方法がロボットの複雑な環境でのナビゲーションを改善し、不確実性に対処する。

STARNetはロボットセンサーの信頼性を向上させて、より安全な自律性を実現するよ。

新しい方法でロボットの3D環境での物体の相互作用の理解が向上。

新しい制御方法でロボットが環境の変化に適応しやすくなるよ。

新しい方法で、物体の理解と位置把握を使ってロボットのタスクパフォーマンスを向上させる。

新しいデータセットが、動画から物を持ってる手の3Dモデリングを強化するよ。

LEA*は、ロボットが障害物を避けながら経路を計画する効率的な方法を提供します。

TELESIMはデジタルツインを使って、初心者でもロボットアームの操作を簡単にしてくれるよ。

新しいアプローチで、クラスタリング手法を使って重なり合った動くターゲットの追跡が向上した。

研究によると、データの使い方を簡素化すると自動運転車の性能が向上するんだって。

OccluTrackは、人混みの中での隠れた追跡の課題に対処することで、追跡の精度を向上させるよ。

新しい方法が、大規模言語モデルを使って密な報酬関数を自動化する。

この記事では、 asteroid の近くでのナビゲーションを改善するための新しい方法について話してるよ。

未知の環境で効率的にロボット探検する新しい方法を紹介するよ。