ロボティクス に関する最新の記事

研究者たちは、リアルな家事をうまくこなせるロボットを作ろうとしてるんだ。

エージェントが異なるタイミングでも目標を達成するための方法。

システムは、複雑な説明と画像をうまくマッチングするのを手伝うよ。

SPAC-Netは3Dオブジェクトの欠けた部分を埋める精度を向上させる。

オープンボキャブラリーSLAMが、機械のオブジェクトマッピングと認識をどう変えるかを学ぼう。

ロボットが行動をどう理解してタスクを改善するか学ぼう。

BIP3Dは2D画像を使って、機械が3D空間を理解するのを助けてるんだ。

ロボットは新しいトレーニング方法を使ってナビゲーションスキルを向上させてる。

密度関数を使って、忙しい環境でロボットが安全にナビゲートできるようにする。

KBAlignは機械が自己質問技術を通じてより早く、効果的に学ぶのを助けるよ。

FastGraspは、人間のような握りを効率的かつリアルにシミュレートする方法を改善するよ。

新しいアプローチでロボットの意思決定が改善されて、今すぐの報酬と未来の報酬をバランスよく取れるようになったよ。

新しいシステムがロボットのナビゲーション精度を向上させて、物の取得がより良くなったよ。

ロボットが効率よくタスクをマスターするための体系的なトレーニング方法について学ぼう。

ロバストMDPと不確実な意思決定におけるその役割を見てみよう。

注ぐ飲み物の音の裏にある魅力的な科学を探ってみよう。

スマートテクノロジーはEMG信号を使って手のジェスチャーでデバイスを操作するよ。

軽量なフレームワークで、素早く正確なオブジェクトセンター検出を実現。

新しい手法が動画と言語モデルの人間の行動理解を向上させる。

ロボットがどうやって学習アルゴリズムを楽しくしてくれるかを発見しよう。

機械が過去と未来の情報を使って結果を予測する方法を探る。

Mamba-CLは、新しいタスクを習得しながら古い知識を保持することで、AIの学習を改善するんだ。

SplatSDFは、コンピュータが2D画像から3Dモデルを正確に作るのを手助けするよ。

医療みたいな重要な分野での視覚-言語モデルの信頼性を調べてる。

状態オブザーバーが複雑なシステムを効果的に監視する手助けをどうするか学ぼう。

機械は継続的に学習できて、過去の知識を失うことなく改善できるんだ。

ロボットは今、物を傾けて持ち上げやすくして、いろんな作業の効率を上げてるよ。

ロボットは今、BimanGraspを使ってグリッピングスキルを向上させてるよ。

FoARは、タッチデータと視覚データを組み合わせることで、接触が多いタスクにおけるロボットのパフォーマンスを向上させるんだ。

ロボットはGPSに依存せずに、都市部をより正確にナビゲートするために画像を使ってるよ。

動く粒子が自然の中でどんなふうに整理された構造を作るかを見てみよう。

新しい画像を認識するロボットの精度を賢い言葉のテクニックで向上させる。

CFPSは、重要な詳細を優先することでポイントクラウドデータの処理を強化するよ。

科学者たちはロボットが人間の動きを正確に予測する方法を開発してるよ。

G2SDFは3D画像の鮮明さを素早く効率的に向上させるよ。

あらかじめ定義されたリストなしで、カメラに3Dの物を認識させる方法を教える。

MAGiC-SLAMが複数のカメラを使ってマッピングをどう変えるか学ぼう。

熱流技術を使ったロボット軌道計画の新しい方法。

アーチは予想外の速さで形を変える能力を持ってるんだ。

PARISは屋根裏のチェックを楽にして、空気の漏れを安全に塞ぐよ。