ロボティクス に関する最新の記事

新しい方法がクワッドローターのモーター故障を特定して、安全性を向上させるんだ。

新しい方法が、AIエージェントの動的環境での意思決定を改善する。

アクションズワールドモデルが複雑な環境での意思決定をどう改善するか発見してみて！

新しい方法がロボットや自動運転車みたいな複雑なシステムの安全性を高めてるよ。

この研究は、ロボットの声をデザインにうまく合わせる方法を明らかにしているよ。

新しい方法が、強化学習における制約下での意思決定を改善する。

新しい方法で複雑なロボット仕様の制御設計が改善される。

新しい方法がロボットが事前の地図なしで未知の環境を探検するのを助ける。

テザーの絡まり問題を調べて、テザー付きロボットの新しい解決策を探る。

ロボットは未知の環境でダイナミックパスプランニングを使ってデータ収集の効率を上げる。

新しい制御方法が、掃除やサンディング作業のロボットとのやり取りを向上させる。

人工エージェントは、ゲームでの協力を改善するためにコミュニケーション戦略を学ぶ。

新しいアプローチが、さまざまなアプリケーションのための手の動きの適応を簡素化するよ。

ビジョンと言語のモデルを使ってロボットのフィードバックと学習効率をアップさせる。

LPTは、即時報酬よりも計画を重視することで機械の意思決定を向上させるんだ。

新しい方法がロボットに不確実性の中で安全な道を見つける手助けをする。

パスに沿って編隊を維持するエージェントの制御方法を調べる。

この記事では、強化学習と確率最適制御の統合について、安全な意思決定のために探ります。

ロボットが視覚データと触覚データを組み合わせて周囲をよりよく評価する方法。

さまざまな分野での動的AIエージェントのための新しいフレームワーク。

新しい方法が、パラメータが変化する非線形システムの制御を向上させる。

自律システムの不確実な環境での安全管理についての考察。

新しいフレームワークは、フィードバックがなくても学びを向上させる。

距離と方位の制約を使って複数のエージェントの形成制御技術を調べる。

AIの進展は、ロボットの物体検出における不確実性を評価することに焦点を当ててる。

新しい方法が動的環境でのUAVの経路計画を向上させる。

研究者たちは、テキストプロンプトを使ってロボットの歩行動作をガイドするためにLLMを探ってるよ。

研究者たちが異なるデザインのロボットを効率的に制御する方法を開発したよ。

新しい方法でロボットがユーザーの指示を安全に解釈する能力が向上した。

新しい方法で、自律走行車を実世界のデータなしで操作できるようになった。

新しい手法がソフトロボットシステムの理解と応用を向上させてる。

hFedFは、ドメイン一般化の課題に対処することでフェデレート学習のパフォーマンスを向上させる。

この研究は、いろんなタスクにおける進化戦略と深層強化学習を比較しているよ。

ロボットは動画を使った学習方法で操作スキルを身につけることができる。

この記事では、多項式の非負性をテストする新しい方法を紹介しているよ。

予測できない環境でロボットのパフォーマンスを向上させる方法を探ってる。

DRLエージェントがIEEE microRTSコンペで勝利、ゲームにおけるAIの可能性を示す。

新しい方法で、機械が人間の指示にうまく従う学習の仕方が向上してるよ。

VLMを改善するための重要な洞察を探ってるよ。

この研究では、デザイン手法が動作タスクにおけるロボットの進化にどのように影響するかを分析しているんだ。