ロボティクス に関する最新の記事

平面の形を最大限に照らすための最適な光の角度を探る。

新しいフレームワークが複雑な環境での強化学習を簡単にするよ。

新しい報酬関数が混雑した環境でのロボットのナビゲーションを向上させる。

フラッターの不安定性は工学系と自然系の両方に影響を与え、重要なパターンを明らかにする。

イベントカメラは、速い動きをキャッチするのにユニークな利点があって、状態空間モデルがデータ処理を向上させるんだ。

CLIPPER+ は、外れ値の中から正確にインライヤーを見つけ出すことで、点群の登録を改善するよ。

このプロジェクトは、ロボットがどうやって私たちのペットと遊んだり楽しませたりできるかを調べてるんだ。

人とロボットの協力における同期、コミュニケーション、感覚的合図を調べる。

PREDILECTを紹介するよ、効率的な人間-ロボットインタラクションの方法だ。

新しい方法が、追加のトレーニングなしで複雑な環境でのエージェントのパフォーマンスを向上させる。

空間認識トランスフォーマーを導入して、空間と時間の統合を通じてAIのメモリーシステムを改善する。

新しい方法で、ロボットが言葉の指示を理解してタスクを実行できるようになった。

新しいアプローチは、LLMと認知システムを融合させてキッチンのロボット作業を強化する。

動的な環境での機械の意思決定を改善する新しい方法。

機械が人間のためにタスクを管理する方法を、調和と能力を通じて理解すること。

CLIPoseは、画像、ポイントクラウド、テキスト説明を使って物体のポーズ推定を強化します。

NaVidは、人間の指示に従ってロボットが動画を使って動くのを助けて、実際のナビゲーションを改善するよ。

新しい方法で、エージェントが協力して効果的にコミュニケーションを取ることを学ぶのが進化してる。

この記事では、バランスロボットのPIDコントローラーを最適化する方法を紹介するよ。

新しいフレームワークが人間の指示でロボットの動きを向上させる。

新しい方法がロボットがケーブルや布みたいな柔らかいアイテムを操作するのを改善してるよ。

この方法は、効率的な経路計画のためにニューラルネットワークを使ってロボットのナビゲーションを向上させる。

新しい方法が、情報源ポリシーを使って模倣を通じたロボット学習を改善してるよ。

ヒューマノイドロボットは医療用途のために人間の動きを模倣する。

アンカー付き構成空間の性質と応用の紹介。

実世界のタスクにおける動画生成の可能性を探る。

RGBと深度データを組み合わせることで、ロボットシステムのアクション認識が向上する。

新しい方法が音声・映像データの機械学習を強化する。

動画や3Dシーンでのオブジェクトの動きを学ぶ新しい方法を紹介するよ。

SwarmPRMは、複雑な環境でのロボットの協調と衝突回避を改善する。

新しい方法が科学ミッションのローバー計画を改善して、効率性と信頼性を確保してるよ。

LEXISは、ロボットが言語とマップデータを使って室内空間を認識するのを助けるよ。

新しい方法が複雑なタスクにおけるエージェントの探索戦略を改善する。

新しい方法がロボットが人間の指示をもっと効果的に解釈できるようにする。

制約のあるマルチプレイヤーシナリオでのエージェントのための新しい学習アルゴリズム。

衝突なしで長方形のロボットを動かす複雑さを探ってみて。

自動運転車向けの効率的なシーンフロー推定のためのICP-Flowを紹介するよ。

幾何学的な形を使って効率的に点をカバーする方法に関する研究。

オフライン強化学習で安全を確保する新しいアプローチ。

自然とロボットにおける集団移動を数学的モデルを通じて探求する。