ロボティクス に関する最新の記事

新しい方法が、変化する最適化問題への適応効率を改善する。

DIPPERは人間のフィードバックを通じてロボットの学習を最適化し、タスクのパフォーマンスを向上させるよ。

ロバストミニマックス制御がさまざまな分野で不確実性にどう対処するかを学ぼう。

新しい方法が、さまざまな環境での3Dオブジェクト検出システムを向上させるよ。

複雑なシステムのためのアンサンブル制御戦略を探る。

研究によると、シンプルなセンサーがロボットのタスクで複雑なカメラに匹敵することができるらしい。

この記事では、変化する環境でのロボット探索を向上させる方法について話してるよ。

改善された方法は、脳と筋肉の相互作用の理解を深める。

シンボル的とサブシンボル的な方法を組み合わせたインターシンボリックAIを見て、よりスマートなシステムを目指そう。

新しいアプローチが、システムが既知のカテゴリと新しいカテゴリの両方を認識するのを助けるんだ。

PartCLIPSegは、物体認識のためのコンピュータビジョンにおけるパートセグメンテーションを改善するよ。

新しい方法がLiDARデータを使った3Dオブジェクト検出を改善するんだ。

新しい2D人間動作データセットがリアルなアニメーションの扉を開く。

頑丈な協調システムのための電力分配を扱う。

新しい方法でロボットが訓練なしで環境の変化を検知する能力が向上したよ。

場所細胞とその相互作用を探ることで、ナビゲーションシステムやAIが強化されるかもしれない。

タクタイルソフトハンド-Aを紹介するよ、コストパフォーマンスに優れたロボットハンドデザインだ。

二つのロボットは、データプライバシーを守りながら、共有の学習体験を通じて迷路ナビゲーションを改善してる。

新しいAIプログラムが車内のデータだけで人間のドライバーを超えた。

最近の経験が強化学習における意思決定にどう影響するか探ってみよう。

視覚的な違いがあっても、動画を通じて機械を教える新しい方法。

LLM-A*は、効率的な経路計画のために従来のアルゴリズムと言語モデルを組み合わせてるよ。

この研究は、共変神経ネットワークが限られたデータを使ってオフラインRLのパフォーマンスをどう向上させるかを調べてるよ。

新しい方法が複数のデータビューを使って予測の信頼性を向上させる。

新しい方法でAIモデルが空間関係を理解するのが改善されたよ。

弱ラベルデータを使った物体のポーズ推定の新しい方法が、良い結果を示してるよ。

研究者たちは危険な環境でロボットを安全に訓練するための新しい方法を開発した。

対称領域におけるクーザン問題に対処するクォータニオン関数の概要。

CoDreamerは、動的な環境でのエージェント間の協力を強化する。

新しい方法がロボットに屋内スペースを探索するのをいつやめるべきか決めるのを手助けする。

オフライン強化学習のパフォーマンスを向上させる新しい方法を見つけよう。

新しい戦略がDBMCを強化して、ネットワークでの合意が速くなった。

ロボットは、いろんな環境での作業に適応する能力を向上させてるよ。

新しいシステムが、ロボットが実際のデモからの音声を使ってタスクを学ぶのを助けるんだ。

新しいシミュレーターがリアルな動画生成を通じてロボットの訓練を強化するよ。

新しい方法で、しなやかな推定と制御バリア関数を使ってドローンの安全性が向上するよ。

革新的なセンサーが小さな飛ぶロボットの測定と制御を向上させる。

信号時間論理を使ってシステムを最適化する新しいアプローチ。

新しい方法がロボットの協力で物を運ぶのを手伝ってる。

ロボットは今や自然言語の命令をもっと効果的に従えるようになったよ。