ロボティクス に関する最新の記事

新しいアプローチが複数のエージェント間のコーディネーションを向上させる。

研究は、ロボット設計を向上させるために指の動きのモデルを改善することを目的としています。

テキストの説明をビジュアルデータと組み合わせることで、室内環境の認識が向上する。

新しい方法がコンピュータビジョンアプリケーションにおける追跡精度と一貫性を向上させてるよ。

神経ネットワークの接続パターンの役割とその情報エンコーディングへの影響を調べる。

軽量ロボットデザインがエネルギー効率とスピードを向上させる。

新しいデータセットがいろんな屋内環境での深度推定を改善したよ。

SAMeshは、最小限のトレーニングデータで3Dモデルのセグメンテーション精度を向上させるよ。

イベントカメラはシーンの変化を捉えて、視覚データの解釈を革新してるんだ。

イベントカメラを使った新しいシステムがロボットのナビゲーションとマッピングの精度を向上させてるよ。

新しい方法でロボットのカメラ画像が安定して、認識力が向上するよ。

基盤モデルの力を効果的なポイントトラッキングタスクで調べる。

R2Gはロボットが3D空間で言葉の指示に従う能力を向上させるよ。

強化学習における多目的問題の理解と新しい最適化手法。

ロボットのナビゲーションを改善するためのSLAMとRLの役割を探る。

テンプレートなしでインタラクションを追跡する新しいアプローチ。

新しいシステムがスマート車椅子の障害物をリアルタイムで識別する能力を向上させた。

新しいアプローチで、四足歩行ロボットがさまざまな地形での歩き方が改善された。

新しい方法が、インタラクティブなアイテムのパーツデザインを改善するよ。

この研究は、より良いアクセシビリティのために筋電図を使って手のジェスチャー認識を向上させるんだ。

RoboMNISTは、ロボットがWiFi、動画、音声を使ってさまざまな活動を認識するのを助けるんだ。

この研究は、ロボットが現実の訓練を通じて複雑なタスクを学ぶ方法を示してるよ。

新しい方法でロボットが環境をもっとよく理解して地図を作れるようになったよ。

象の鼻のユニークな仕組みと多様性を探る。

剪定手法の研究は、3Dニューラルネットワークの効率と精度を向上させる。

この記事では、準拠予測とそのモデル精度向上における役割について話してるよ。

シンプルなテキストプロンプトを使ってLiDARデータセットを強化する新しい方法。

コミュニケーションの遅れを解消することで、ロボットの遠隔操作が向上する。

この方法は、視覚と触覚を使って複雑な表面とのロボットインタラクションを向上させるんだ。

この記事では、アフィンステアラーを使って画像マッチングを強化する新しい方法について話してるよ。

新しいナビゲーション方法が混雑した環境でロボットの安全性を向上させる。

学習と計画を組み合わせることで、複雑なタスクにおけるロボットの安全性と効率が向上するんだ。

ドローンが自律的かつ効率的に動作するように進化している様子を探ってる。

研究によると、短いルート指示は屋内のナビゲーション成功を高めるんだって。

変化する環境での物体の行動予測にバウンディングボックスを使う研究。

新しいツールが強化学習エージェントの欠陥テストを強化するんだ。

この記事では、複雑なネットワークを安定させるための振動制御技術について話しています。

この記事では、後悔を減らすための強化学習エージェントの効果的なトレーニング方法について探ります。

システムが共有された体験からどうやって恩恵を受けてパフォーマンスを向上させるかを探る。

不完全なアノテーションのある複数のデータセットでオブジェクトを検出する新しい方法を紹介するよ。