ロボティクス に関する最新の記事

BiPOはテキストをリアルな人間のダンス動作に変えるよ。

BRRPは、限られた情報でロボットがシーンをよりよく理解するのを助ける。

様々なタスクでのコンピュータ学習を早くする新しいアプローチ。

SoGraBは壊れやすい物体に対するソフトグリッパーのパフォーマンスを評価するための標準化された方法を提供してるよ。

ロボットがアクションバリューグラディエント法でどんだけうまく学ぶか探ってみて。

ロボットは高度な計画技術を使って、複雑な環境を安全に移動する方法を学んでいるよ。

研究者たちは、動画の正確性を高めるためにコンピュータの物体追跡方法を改善している。

コンピュータが動画でどのように奥行きを認識するか、いろんな用途について学ぼう。

安全な自動運転のために、ローカリゼーションとトラッキングを組み合わせる。

新しいセンサーができて、ロボットが人間みたいに触覚を感じられるようになったよ。

スーパーガウスがリアルな画像合成をどう改善するか発見しよう。

ロボットが視覚と言語を組み合わせて、より良いインタラクションを実現する方法を発見しよう。

ロボットの動きをもっと滑らかに速くするためのパスを改善する方法を学ぼう。

新しい方法がロボットの不確実な環境でのバランス維持を助ける。

GRIPテープに会おう、柔軟で強力なロボットグリッパーが自動化を再定義するよ。

ロボットは今、物体と一度だけやりとりすることで学べるようになった。

ひげトポロジーがどうやって複雑な空間をパスを通して理解するのに役立つかを発見しよう。

ロボットが好奇心と注意を組み合わせてタスクを学ぶ方法を発見しよう。

新しい方法で、ロボットが障害物を避けながら樽を押す計画をうまく立てられるようになるんだ。

スワーマレーターは個々のリズムを同期した動きと混ぜ合わせて、自然やテクノロジーの中のパターンを明らかにするんだ。

CARELは、ロボットが現実の環境で指示をフォローする方法を改善してるよ。

多様な機械学習システム間の相互作用を強化する方法。

新しい方法が、自動運転車のための深度推定をたった一枚の画像で改善した。

CogACTは、日常のタスクで賢いロボットのために言語とアクションを組み合わせてるよ。

言語モデルが空間関係をうまく理解できるか評価中。

ATTUNEモデルを使って人間とロボットのインタラクションを改善することを探る。

新しい方法で、エージェントが弱いフィードバックやインタラクションを通じて学べるようになるんだ。

ロボットの群れがどうやって協力して複雑なタスクを効率よくこなすかを発見しよう。

ModPromptは、オブジェクト検出器が新しい画像にうまく適応するのを助けるよ。

厳しい地形をナビゲートするための自動化技術の進歩。

新しいシステムがリアルな動画を論理的な動きで作るんだ。

新しい方法でロボット表面の制御が遅れなく強化される。

新しい手法が3Dデータの小さい物体の認識をどう改善するか学ぼう。

科学者たちは、複雑なデータ表現のノイズに革新的なクリーンアップ手法で取り組んでいる。

LineGSは、高度なラインセグメントを使って3Dシーンの精度と効率を向上させるよ。

新しい手法がVSLAMとSfM技術の従来の真実依存を挑戦してるよ。

研究者たちが画像から物体の形や位置を推定するための適応型システムを開発したんだ。

新しい方法で自動運転車のナビゲーションと物体追跡が強化されたよ。

柔軟で適応性のある内骨格マシンでロボティクスの未来を発見しよう。

報酬管理を改善してAIの意思決定を良くする新しいアプローチ。