ロボティクス に関する最新の記事

動物の locomotion における対称性とモジュラリティの役割を探る。

相互の可視性の概念とそれがさまざまな分野での実用的な応用を探ってみよう。

新しい方法が不確実なエンジニアリングシステムの制御戦略を強化する。

この記事では、DRLシステムにおける開発者が直面する主要な展開課題を強調しています。

新しい技術は、生成された画像を使って人間と物体のインタラクションをよりよく機械が理解できるようにしてるんだ。

新しい方法は、言語ベースの報酬を従来のRLアプローチと組み合わせてるよ。

ロボットは、高度な経路計画を使って未知の環境を安全にマッピングするんだ。

新しい戦略がオフライン強化学習の意思決定を強化する。

ランダム性がいろんな分野の検索戦略をどう改善できるかを調べてる。

新しい方法が視覚的な位置特定タスクの効率と精度を向上させる。

CSVTOはロボティクスの軌道最適化を改善して、より安全で効果的な動きにしてくれるんだ。

モデルは画像を使って剛体の動きを予測し、質量分布の課題に対処してるよ。

LLMとヒューリスティック手法を使って、効果的で効率的な計画を作る新しいアプローチ。

不確実な環境での意思決定のためのモデルフリーな方法で、ベイズ技術を使用してるんだ。

シミュレーションデータを使って、複雑な状況で多様な計画を生成する新しいアプローチ。

自動運転レースの競技におけるAI活用に関する研究。

新しい方法がマルチエージェント環境での学習効率を高め、コミュニケーションコストを削減する。

新しい技術で、1台のカメラを使って3D検出の精度が向上したよ。

行列の逆転を使ったグラフの最短経路を見つける新しい方法。

人間と安心して協力するためのロボットの動きを予測する方法。

限られた情報でエージェントを効果的に導く研究。

新しいモデルがロボット支援手術における物体認識を向上させる。

効率的な行動模倣のための条件付きカーネル模倣学習を紹介するよ。

新しい技術が子供の感情を理解する手助けをして、効果的なリモートセラピーを実現してるよ。

新しいマーカーで滑らかな表面の形状追跡が向上したよ。

新しいフレームワークが言語モデルを使ってロボットのタスク計画を改善する。

新しい方法が画像の気を散らす要素をマスクすることで、ランドマークの検出を改善する。

新しい方法で自動運転レーシングカーのパフォーマンスが向上してるよ。

ロボットアプリケーションでの正確な表面測定のための一時的ヒストグラムの活用。

新しいロボットプラットフォームが農業における雑草管理の仕方を変えてるよ。

新しいアプローチがダイナミックダンピングを使ってバンドル調整の速度を改善する。

新しいアプローチがロボットの命令解釈を日常的な場面で向上させる。

新しいロボットシステムが養殖場の検査を改善して、健康と安全を確保してるよ。

新しい方法は、パノラマ画像のラインデータを使って位置特定の精度を向上させるよ。

新しい方法で、ロボットのグループを簡単にコントロールできるようになって、手間もコストも減ったんだ。

新しい方法が動的な環境でロボットの動きの効率を高める。

新しいモデルがジェスチャー生成を強化して、もっと人間っぽい対話ができるようになったよ。

GTRは視線の位置と物体検出を組み合わせて、より早くて正確な結果を出すんだ。

不規則にサンプリングされた時系列データをより良く分析するためのフレームワークを紹介します。

ロボットやARにおけるデプスマッピングを強化する新しい方法。