ロボティクス に関する最新の記事

複雑な環境で隠れたトリガーを使ってRLエージェントをトレーニングする新しい方法。

複数エージェント環境での意思決定を改善する新しい方法。

分散型コレクティブプロセスがスマートデバイス同士のチームワークをどう強化するか学ぼう。

研究はディープラーニングがソフトロボットのナビゲーションに果たす役割を強調している。

不確実な環境での効果的なアクション選択のためのDiSC-UCBアルゴリズムを探求中。

物体の動きに焦点を当てた方法でロボットの学習を向上させる。

足の圧力を使って体の姿勢や関節角を評価する新しい方法。

GUISSツールはロボット探査機が氷の月の表面をシミュレートするのを助けるよ。

新しいシステムで、人間とロボットが一緒にサンディング作業できるようになったよ。

ワークショップでは、ロボティクスソフトウェアエンジニアリングの主な課題と解決策が紹介されるよ。

この作業はマルチエージェントシステムのための自然な戦略と確率論的論理について話してるよ。

この研究は、肩の安定性が腕の力や動きにどう影響するかを調べてるんだ。

ロボットのピックアンドプレースタスクの学習を改善する方法を紹介するよ。

新しいフレームワークが自然言語の説明に基づいてオブジェクトセグメンテーションを強化するよ。

この論文では、AIが人間の言語のやり取りからどう学ぶかについて話してるよ。

新しい自動システムは、視覚と触覚のセンサーを組み合わせて、正確な欠陥検出を実現してるよ。

オフラインRLの意思決定における可能性と課題を見てみよう。

新しい戦略がさまざまな工学分野で逆設計の効率を向上させてるよ。

ロボットは自分の能力を共有することでチームでより良く働けるんだ。

PlaceFormerは、より良い精度のためにビジョントランスフォーマーを使用して視覚的な場所認識を改善するよ。

Smac Plannerは、さまざまな環境でモバイルロボットの効率的な経路計画を実現するよ。

エージェントが限られた視界でどうやって衝突せずにネットワークを探索するかを学ぼう。

動的な環境での機械学習を改善する技術。

新しい方法がAIのために人間と物の相互作用に関する3Dデータを生成する。

新しいアプローチがロボットが共同作業で人間の行動を予測する方法を向上させる。

新しいシステムがロボットがリアルなデータを集めて学ぶ方法を強化する。

動くフレームがいろんな分野の方程式の分析をどうやって簡単にするか学ぼう。

S2TPVFormerは、シーン理解を向上させるために空間情報と時間情報を統合して、予測を強化します。

GExpはロボットが自分で環境を学んだり、相互作用したりすることを可能にする。

危険な環境での安全のためのロボットカバレッジを探る。

新しい方法がSSPの無駄な計算を減らして、意思決定を早くしてるよ。

不完全な観察にもかかわらず、エージェントの行動を予測する新しい方法。

新しいフレームワークがロボットの多様な操作タスクの能力を向上させる。

家族とロボットのやりとりを調べて、より良いデザインとサポートを目指してるんだ。

新しいフレームワークがスケルトンデータを使って教師なしアクション認識を強化する。

ラベルノイズがドメイジェネラリゼーションアルゴリズムに与える影響を調べる。

新しい方法がAIの意思決定を改善し、安全性と効率性を確保してるよ。

ニューロモルフィックチップはロボットの意思決定を強化し、スピードとエネルギー効率を最適化するんだ。

ディープカーネルラーニングは、複雑性の中でも安全性と信頼性を確保しつつ、制御システムを強化するよ。

新しい方法がモデル予測制御を改善して、より早い意思決定を可能にする。