ロボティクス に関する最新の記事

新しいシミュレーションシステムは、実際の制限を真似ることでエージェントの相互作用を改善する。

J-CRe3は、日常的な作業におけるロボットの人間の言葉の理解を向上させる。

動く車両のデータを使って、動的な都市のシーンをキャッチする新しい技術。

自動運転車の環境で大きな物体の検出を強化すること。

エージェントの協調を良くするために、機械学習とヒューリスティックサーチを統合する方法を見てみよう。

NeSLAMは、さまざまなアプリケーションのために3Dマッピングとカメラ追跡を改善します。

この研究はロボットが経験を通じて言語や動作を学ぶ方法を探るものだよ。

画像位置マッチングの信頼性を評価する新しいアプローチ。

ロボットにおける声と見た目が性別認識に与える影響を探る。

新しい方法でポイントクラウドモザイキングを使って3D環境マッピングが改善された。

限られたデータからロボットが継続的に学ぶ新しい方法。

新しい方法は、エッジの明瞭さに焦点を当てることで深度マップを強化する。

この研究は、深層強化学習アルゴリズムの適応性を向上させることに焦点を当ててるよ。

新しいモデルが3Dポイントクラウドデータを使ってロボットの果物収穫精度を向上させた。

非線形システム制御のためのKoopman演算子とカーネルアプローチを組み合わせた手法。

研究は、アクティブな知覚手法を使って意思決定を改善することでロボットの探索を強化する。

ロボットがタスクの失敗をリアルタイムで検出して修正するのを助けるシステム。

異なる観測長にわたる軌道予測を強化する新しい方法。

この記事では、データ駆動型の手法が簡略化されたモデルを通じて制御システムをどのように改善するかについて話してるよ。

LiDARデータを使って3Dオブジェクト検出を強化する方法。

新しい方法が、データが限られたロボットのナビゲーションを改善する。

VecKMはポイントクラウドの局所ジオメトリエンコーディングを改善し、効率と頑丈さを向上させる。

新しいモデルが未編集の動画でのアクション認識を向上させつつ、メモリ使用量を最小限に抑える。

新しい方法が3Dデータの圧縮を質を保ちながら向上させた。

変わった環境での適応能力を高めるロボット計画の新しい方法。

人間とロボットの自然な言葉を使ったコミュニケーションの成長を調べる。

この記事では、オンライン学習システムとその未知の制約に関する課題を考察しています。

TEARは大きな3Dポイントセットを効率的に整列させて、外れ値やメモリ問題を克服するんだ。

この記事では、動く物体のデジタルツインを作る方法を説明してるよ。

この記事では、深層強化学習における価値関数の分類の使い方について話してるよ。

APEXは、ロボットが複雑な作業をするために二本の腕を使う方法を改善する。

ロボットが編隊を維持しつつバッテリー寿命をうまく管理する方法。

新しいデザインで、柔軟な研究のためにスパイキングニューラルネットワークが改善されたよ。

探索戦略は、複雑な環境でのエージェントの適応能力を向上させる。

生涯強化学習を調べて、1パーセント調整手法に焦点を当ててるよ。

対比学習が時系列予測と計画をどう改善するかを学ぼう。

多項式動きフレームを生成する新しい方法が、計算と応用を改善する。

食べ物を集めるために、エージェントがどんな風に学び方を適応させるかを見てみよう。

この論文では、ライブネス要件を通じてソフトウェアの動作を改善することについて話してるよ。

新しい方法で、ロボットと人間のコミュニケーションが混合信号を通じて改善されるよ。