ロボティクス に関する最新の記事

新しいプラットフォームが自動運転車の安全分析を強化して、潜在的な脅威に対抗する。

新しい方法でAIがさまざまな課題に対して多様なスキルを学べるようになったよ。

さまざまなグリッパーのロボットの把持技術を改善するための総合的なデータセット。

新しいアプローチが複雑な3Dデータにおける形状表現を改善する。

NARRATEはロボットが日常の言葉の命令に従って色んなタスクをこなせるようにするんだ。

研究によると、進化と学習を通じてロボットのパフォーマンスを向上させる方法があるんだ。

アクティブな粒子がどう動いて相互作用するかを見てみよう。

KP-REDは、キー点を使って3Dモデリングの精度と効率を向上させるよ。

CrossGLGは3Dスケルトンデータとテキスト説明を使ってアクション認識を改善してるよ。

柔軟な四辺形メッシュの分類とその応用に関する研究。

N2F2は、マルチレベル分析と言語統合を通じて、画像の機械解釈を強化する。

新しい方法で、近距離でのMIMOレーダーと光センサーのキャリブレーション精度が向上したよ。

この論文は、コンテキスト強化学習を通じてエージェントの新しい環境への適応力を高めるんだ。

新しいフレームワークが、予測モデルとMDEを使ってロボットの動作最適化を強化する。

新しいシステムは、ロボットが物体を理解して対話する方法を向上させる。

新しいモデルが、人間の物との相互作用を含むアニメーションのリアルさを向上させる。

共有スペースを移動するエージェントが衝突しないような解決策を探ろう。

SV3Dは、単一の2D画像から素晴らしい3Dビジュアルを作成します。

この研究は、堅牢な視覚でポリゴンを守る新しい視点を提示してるよ。

Lie群を使って動的システム制御を機械学習で強化する。

新しい方法で動画データを使って珍しい物体の検出が向上したよ。

R2SNetは、ローカルデータ処理を通じてモバイルロボットの精度を向上させる。

言語モデルを使ってロボットがナビゲーションの指示を生成する方法。

機械は1枚の画像を元にタスクを特定したり可視化したりできるんだ。

新しい方法がロボットに助けを求めさせて、エラーを減らすのに役立ってる。

家庭環境でロボットが物体を特定して追跡するのを手助けする研究。

自己推進粒子とそのクラスター挙動を調査中。

革新的なシステムが脳の活動でソフトロボットをコントロールできるようにした。

新しい技術によって、広範なラベリングなしでLidarデータの柔軟なセグメンテーションが可能になったよ。

電気伝導性の流体中における固体物体の動きを調べる。

新しい方法は、言語を使って詳細な3D空間モデルを効率的に作るんだ。

単一のカメラを使って人間とカメラの動きを正確に推定する方法。

新しいモデルは予測と複数フレーム分析を組み合わせることで深度推定を改善する。

ロボットはさまざまな分野で適応してタスクをこなすことを学んでるよ。

Vid2Robotは、ロボットが動画を見るだけでタスクを学べるようにする。

ロボットはリアルタイムで人間のフィードバックを受けることで適応して改善していくんだ。

新しい方法でロボットの手が柔らかい物体を扱う能力が向上する。

新しいアプローチでエージェントがテキストの説明からタスクを学べるようになった。

新しい方法で、メッシュの精緻化を通じてUAVの経路計画の効率と安全性が向上するよ。

量子センサーは測定方法を高めて、コンピュータや通信などのさまざまな分野に影響を与えてるよ。