ロボティクス に関する最新の記事

この記事では、正確なCubeSatの位置決めと向きを実現する新しい技術について話してるよ。

ニューラルネットワークを使った柔らかい連続ロボットのための高速かつ正確な形状推定。

新しいフレームワークが、単一のぼやけた画像から深度を正確に推定する。

エージェントが戦略を共有して、多様な環境でパフォーマンスを向上させる新しいアプローチ。

最適制御の新しいアプローチは、複雑なシステムや制約を革新的な手法で扱ってるよ。

新しい方法で、視覚的なデモでロボットを訓練するためのデータの必要量が減るみたい。

新しいフレームワークがバンドル調整をPyTorchと統合して、3Dモデリングを改善したよ。

WeHelpは車椅子ユーザーの日常活動をサポートするロボット支援を提供してるよ。

新しい方法でロボットが人と安全にやりとりできるようになったよ。

ロボットが危険を乗り越えてミッションを安全に達成する方法を見てみよう。

新しい方法が、いろんな用途の3Dデータキャプチャの効率を向上させるよ。

音響マッピングは、音を使って難しい環境でのロボットナビゲーションを向上させる。

新しい方法で、障害のある人向けのロボット給食システムが向上したよ。

低コストのフレームワークで、ロボットが人間を観察してタスクを学べるようになってる。

新しい方法がロボットの未来のシーンや物体の相互作用を予測する能力を改善する。

新しい方法が、ロボットの物体操作精度を向上させる。

新しいデュアルパスアプローチが、厳しい環境でのロボットの物体認識を向上させる。

新しい方法で、ファクターグラフと機械学習を使って屋内空間のロボットマッピングが向上したよ。

クアドロターは、高度なセンサーデータを使って複雑な環境での安全性と敏捷性を向上させるよ。

この研究は、クワッドローターをサイバー攻撃から守ることに焦点を当てている。

新しい方法が視覚データと触覚データを使ってロボットの学習を強化するよ。

騒がしい環境での音声認識システムを向上させる研究。

AIシステムは探索とモチベーションを通じて学び、タスクのパフォーマンスを向上させる。

研究によると、つながったロボットが不均一な表面を効果的に攻略できることがわかったよ。

カーネルベースのアプローチを使った安定な非線形システム学習の新しい方法。

新しい研究がロボット手術の方法を改善して、精度と安全性を向上させるんだって。

新しいコンセプトが画像特徴の有用性を評価して、コンピュータビジョンタスクを改善するんだ。

軽量なビジュアル慣性オドメトリの新しい手法が、厳しい環境でのパフォーマンスを向上させる。

MGSOは、シングルカメラ技術を使ってロボットのリアルタイムマッピングと位置特定を強化します。

革新的なフレームワークがロボットと人間のリアルタイムなインタラクションを強化する。

新しいコントローラーは、いろんなクアドコプターや状況に簡単に適応するよ。

RADERシステムは、拡張現実での安全なデモを通じてロボット学習を向上させるよ。

研究によると、ロボットはフロアプランとビジョン言語モデルを使って、より上手にナビゲートできるんだって。

滑らずに表面上を転がる形状の調査とその影響。

同時選択ゲームで相手の動きを予測する方法。

ロボティクスの新しいモデルは、スピードを高めてデータの必要量を減らすんだ。

複雑なシステムを理解するための共同エージェント学習の方法を探る。

Arena 4.0は、リアルな環境と使いやすい機能でロボットのトレーニングを強化するよ。

KANがさまざまな分野で最適制御の課題を解決する方法を探る。

ロボットが人間をうまくサポートするために、関連性がどんな役割を果たすかについての考察。