ロボティクス に関する最新の記事

Plane2Depthは、複雑なシーンでの深度推定を改善して、テクスチャが少ない場合の課題に対処します。

この研究は、異なる環境でのパフォーマンス向上のために、メタ学習を使ってロボットの深度推定を強化する。

タスクグラフを使った効率的なマルチロボット協調のための分散アプローチ。

ロボットの室内ナビゲーションを助けるファジィ論理の使い方。

新しい方法でロボットが変な形の物をうまく運べるようになったよ。

新しいシステムが人間とAIの間の共有制御を改善して、パフォーマンスを向上させるんだ。

新しい機械学習の方法が自律システムの安全性を優先してるよ。

新しい方法がまばらな画像からの表面再構築を改善して、詳細と効率を確保するんだ。

新しいプラットフォームが機械学習を使ってソフトロボットの制御と性能を向上させる。

QuAKがシステムの性能と安全性を評価する役割を発見しよう。

新しいデータセットが、厳しい動画条件での複数のオブジェクトの追跡を強化するよ。

新しい方法で、高速な予測が可能なガウス過程モデルが強化された。リアルタイムデータを使ってるよ。

事前知識なしで複雑なシステムのための意思決定木を作る新しいアプローチ。

走って転ぶ粒子の研究は、環境によって影響を受ける複雑な動きを明らかにする。

新しい方法が、エージェントがバーチャル環境でのミスから学ぶ能力を向上させる。

潤滑材における表面パターンが摩擦にどう影響するかを分析中。

バイスタブル折り紙構造がエンジニアリングデザインや応用をどう変えているかを発見しよう。

新しい方法は、強化学習と安全性を組み合わせてロボットのタスクを強化するんだ。

新しい方法がヒューマノイドロボットの制御を素早く正確に改善するよ。

リザバーコンピューティングが複数のタスクをどう扱ってるかと、その課題についての考察。

HiSC4Dは、ウェアラブルセンサーを使って人間の動きをキャッチして、より良いインタラクション分析を行ってるよ。

予測制御手法の概要と現代システムにおけるその利点。

新しい指標が深さ推定モデルの評価を改善して、安全な運転を実現する。

研究者たちは、署名変換技術を使って非線形システムの予測制御戦略を開発している。

HOGraspNetは、ロボティクスやコンピュータビジョンにおける手と物体のインタラクションを研究するための貴重なデータを提供してるよ。

Real2Simはロボットアームがリアルなシミュレーションを通じて効果的に学ぶのを手助けするよ。

研究は小さなロボットが血流中の酸素レベルにどう影響するかを調べてるよ。

新しいアルゴリズムを使って複雑な環境での意思決定効率を向上させる。

新しい技術が地図の不確実性と一貫性に対処することで、ロボットのナビゲーションを向上させてるんだ。

LiTelFuzzはマルチロボット群のテストを改善して、欠陥を効果的に特定するよ。

人間とのやり取りでロボットが安全かつ効果的に動くためのフレームワーク。

この研究は、学習ベースのアプローチを使って歩行ロボットの安定性を向上させることに焦点を当ててるよ。

新しいアルゴリズムが複雑な環境でのアンダーアクチュエーテッドロボットの動き計画を改善したよ。

この研究は、ソフトアクチュエータを効果的に管理するための革新的なアプローチを提案してるよ。

ダイナミックゲームがさまざまな分野で戦略をどう形作るかを学ぼう。

制御システムがロボットやドローンをいろんな環境で安全に保つ方法を学ぼう。

新しい手法が厳しい状況での点群整合精度を向上させる。

新しい方法が自律技術の安全性と性能を向上させる。

制約のある空間での形の特性を探る。

複雑なシステムで異なる観察者がどのように知識を認識して推測するかを調べる。