ロボティクス に関する最新の記事

研究によると、向きが自己推進粒子の動きにどんな影響を与えるかが明らかになった。

制御システムにおける入力の冗長性が制約とどのように相互作用するかを調べる。

混雑したエリアでロボットの動きを改善するための、意思決定を分ける方法。

研究によると、メンタルイメージのタイミングがユーザーのBCI制御を改善するらしいよ。

新しいモデルがロボットが環境から学ぶ方法を強化した。

BARTRは、脳卒中リハビリのために腕の未使用を評価する客観的な方法を提供するよ。

Motion2VecSetsは、点群シーケンスからの3D形状再構築を改善する。

制御可能性バックボーンがネットワークエージェントをうまく管理するのにどう役立つか学ぼう。

新しい方法でロボットが専門家の動画を見てスキルを効果的に学べるようになったよ。

モデル予測制御とその複雑なシステムへの応用を探る。

新しいアルゴリズムがサンプリングに基づく制御手法を強化して、パフォーマンスを向上させる。

Lie群、群oid、そして高次元構造の簡単な見方。

ロボットが人間みたいに物を操作する方法を学んでて、いろんな産業での役立ち度が上がってるよ。

革新的なロボットシステムが肉加工工場の効率と安全性を向上させる。

新しい方法がロボットのタスク計画を強化していて、料理の効率と正確さに焦点を当ててるよ。

セマンティックプレースメントは、文脈に基づいてオブジェクトを配置するAIの能力を高めるよ。

ロボットが自分の周りをどうラベル付けして解釈するかを理解する。

この記事では、自己適応システムにおけるLLMの役割とその影響について考察する。

Cleancoderは、背景ノイズを減らして音声理解をよりクリアにすることでASRシステムを向上させるんだ。

事前知識なしで影響要因を分離する機械学習の新しいアプローチ。

物体操作タスクにおけるロボットスキル向上のためのベンチマーク。

GATSは事前学習済みモデルを組み合わせて、マルチモーダルデータ処理を改善するよ。

新しいシステムで、惑星探査車のバッテリーをすぐに交換できるようになったよ。

この研究は、ロボットが触覚を通じて柔らかさと硬さを識別する方法を調べてるよ。

ロボットは模倣学習を通じて人間の行動からスキルを身につける。

GDMPはロボットの動きと人間の支援を向上させて、相互作用の効率を良くするんだ。

マルチタスク学習は、タスク間で知識を共有することで機械のパフォーマンスを向上させる。

3Dシーンを意味のあるパーツに分解する方法。

新しいデータセットが言語と3D環境のつながりを強化するよ。

新しい手法がデータアプローチを使って、さまざまな環境でロボット学習を強化してるよ。

行動ツリーとリンガ・フランカを組み合わせて自動化を改善する方法を見てみよう。

ホームスタティックな原則を使って、生き物を真似したエージェントを開発する。

合成データを使って音の検出と位置特定の新しい方法を探ってる。

人と物のやり取りを家で追跡するシステム。

カメラとLidarデータを組み合わせた新しい方法で、より正確な物体の位置決めができるようになったよ。

新しいシステムが、ロボットが滑りの際に物体の回転を推定する方法を改善する。

この記事では、ロボットを使って試験管を再配置する新しいアプローチを紹介してるよ。

DirDistは、ポイント対応なしで3D形状の違いを測るのにより良い方法を提供しているよ。

ナノUAVが協力して環境を効果的にマッピングして探検するんだ。

新しいアプローチで、いろんな作業のためのロボット群を簡単に作れるようになったよ。