ロボティクス に関する最新の記事

EARLを紹介するよ：効果的なオンライン継続学習の新しい方法だ。

安全な自律システムを設計するための形式手法の概要。

研究者たちが洗練された動作計画技術を使ってロボットのナビゲーションを改善してるよ。

研究によると、好奇心がロボットが探索を通じて物体を学ぶのに役立つって。

言語とナビゲーションを組み合わせることで、ロボットの機能がさまざまな環境で向上する。

新しいデータセットが、複数のセンサータイプを使った屋内トラッキング研究を助けてるよ。

分散オブザーバーを使った大規模システムの効率的な制御方法を紹介するよ。

ロボットは物体操作中の不確実性をうまく扱うことで押す作業を改善する。

ロボティクスにおけるタスクと動作計画の統合についての考察。

JUICERはロボットが家具の組み立てを少ない例で学ぶのを助けるんだ。

ROBUSTデータセットは、研究者がロボティクスのソフトウェア問題に取り組むのを助けるよ。

DaTAPlanは、ロボットが日常のタスクを手伝う方法を、タスクの予測を通じて改善するよ。

分散観測者がいろんなアプリケーションで状態をどう推定するかを見てみよう。

COMOは、1台のカメラを使ってコンピュータが環境を理解するのを助ける。

MR-ARLを使って複雑なシステムの制御を改善する新しい方法。

自動運転車やドローンの故障を予測して対処する新しい方法。

新しい方法がロボットがダイナミックな環境での課題をうまくナビゲートするのを助けてるよ。

対称デザインがロボットの動きや効率をどう改善するかを探る。

ベストレスポンスシェイピングは、競争が激しい環境でエージェント間の協力を向上させるよ。

モース理論が距離関数や臨界点をどう分析するかを見ていこう。

Koalaは、キーフレームを使ってコンピュータが長い動画を理解するのを改善するよ。

新しい技術が、人間の専門家の指導を通じて強化学習におけるより安全な意思決定を可能にしてるよ。

画像から物理的特性を識別するための方法。

F-HASELアクチュエーターは、高速の動きを実現しつつ、自分の位置を感知するんだ。

この記事では、複雑な環境における近似モデルからの政策がどれだけうまく機能するかを検討しています。

Finsler幾何がコンピュータビジョンにおける形状解析をどう改善するかを調べる。

新しい方法が、事前のデモを使って多目的設定での学習を強化するよ。

効果的なロボットタスク計画のための小型言語モデルの実現可能性を探る。

研究は、人間とロボットの協力における鋭利な道具による怪我を減らすことに焦点を当てている。

構造的に柔軟なニューラルネットワークは、多様なタスクへの適応力を向上させる。

この方法はカメラとソナーのデータを使って3Dシーンの品質を改善するよ。

シュレディンガーブリッジとマキシマムキャリバーが複雑なシステムのダイナミクスをどう明らかにするかを探ってみよう。

DTC123は、教師モデルを使って単一の画像から3Dモデル生成を改善するよ。

センサーのデータを統合する新しいアプローチが、物体検出とマッピングを向上させてるよ。

研究が厳しい環境でのUGV制御の新しい方法を明らかにした。

新しい方法で、バリュー・アット・リスクのフレームワークを使って意思決定戦略を強化する。

研究は、歩道ロボットが移動障害を考慮する必要があることを強調している。

スパナーとその効率的なグラフ接続における役割を見てみよう。

研究は効率的な場所特定のためのマッピング方法の向上に焦点を当てている。

人と物の接触が画像からの3Dモデリングをどう改善するかを発見しよう。