ロボティクス に関する最新の記事

新しいデータセットと検出システムで農家の果物収穫効率が向上。

CoCoGestureは、話される言葉に合わせたリアルなジェスチャーを作って、インタラクションを高めるんだ。

RCDNはカメラの故障があってもエージェント間のコラボレーションを改善する。

AHACは環境の変化に適応することでロボティクスの意思決定を改善するよ。

新しい方法は、さまざまなタスクやインタラクションを使って機械学習を改善することを目指してるよ。

生成的軌道補強は、オフラインRLにおける意思決定を改善する。

オフライン強化学習の新しいアプローチを紹介して、より良い意思決定を目指すよ。

新しい手法は、リスク管理を通じて強化学習の安全性を向上させる。

新しいシステムでヘキサポッドの gait を調整することで、ロボットの機動性と安定性が向上したよ。

新しい手法がソフトボディを持つアニメキャラのリアルな動きを向上させる。

SwarmRLは、科学者が医療を含むさまざまな応用のためにマイクロロボットを制御するのを助けるんだ。

研究から、磁場が活性粒子の挙動や組織にどのように影響を与えるかが明らかになった。

機械学習でフレームをデザインする新しい方法を探ってる。

幾何学とトポロジーにおける異なる三角分割の関係を探る。

人間とロボットの間の信頼に対する共有価値の影響を調査する。

新しい手法がUWBを使ってMAV群の相対位置特定を強化し、協力をより良くする。

新しいアプローチがロボットが視覚データと行動を結びつけるのを助ける。

新しいフレームワークが外科手術の環境でロボットの把持を強化し、効率と適応性を向上させてるよ。

コボットが作業効率と働く人の満足度に与える影響を調べる。

新しいアプローチでAIモデルの統合が改善され、パフォーマンスと効率が向上する。

ナンブ-ポアソン構造とその複雑系への応用を探る。

新しいフレームワークが複雑なシーンでの物体検出を強化する。

言語モデルと知識グラフを組み合わせてロボットの安全性を向上させる新しい手法。

強化学習におけるポリシー勾配法とその意思決定への影響を探る。

離散制御システムと深層学習技術のつながりを探る。

新しいシステムが、1本のビデオを使って動的な3Dシーンを追跡・認識するよ。

新しい方法が、ロボットを使った倉庫ピッキング作業の効率と公平性を向上させる。

新しい方法がリアルタイム機械学習でのタスク検出を強化する。

新しいシステムがロボットのスキル適応能力をいろんな作業に向上させる。

新しいアルゴリズムが、後方サンプリングを使って制約のある環境での学習を改善する。

都市環境での人とロボットのインタラクションを楽しくする方法を探る。

宇宙船のタスクで行動の選択がRLエージェントにどう影響するかを調べる。

新しいアプローチが、過去のデモからロボットの学習を反実証データを使って強化する。

ティルデシステムは、直感的な操作と効果的な学習を通じてロボットの器用さを革命的に変える。

研究が複雑な環境での継続的な学習のための新しい技術を明らかにした。

新しい方法が、決定論的ポリシーを持つ強化学習モデルの評価を改善する。

ロボットは物体を操作して物理的特性を学んで、認識を改善するんだ。

ロボットが人との会話をもっと理解して説明できるように探求してる。

SDPRLayerは、効果的な最適化手法を通じてロボット学習を改善する。

CCILは、修正ラベルを使ってロボット学習を改善する新しいアプローチを提供してるよ。