ロボティクス に関する最新の記事

MDPにおける良いオートマトンの役割を見てみよう。

学習ベースのモデルは、複雑なタスクのためのソフトロボットの制御を強化する。

新しい方法で、たった1枚の画像から3Dモデリングの精度がアップしたよ。

新しい方法で知識グラフを使って物体の状態認識が向上したよ。

重要な制御アプリケーションで使われるニューラルネットワークの検証についての考察。

後悔を最小化することで制御システムを改善する新しい戦略を探ってる。

新しい方法で、ロボットが物をつかまずに操作する能力が向上してるんだ。

制約のあるPWAシステムをADP技術で制御する新しい方法。

ロボットの物体ポーズ推定の難しさと進展について探ってみて。

新しいフレームワークがロボットに曖昧な指示の時に人間の指導を求める力を与える。

複雑なタイムラインベースのゲーム環境を管理するためのコントローラーの作り方を学ぼう。

TransNetは、高度な検出技術を使って、ロボットが難しい透明の物体を操作できるように手助けするよ。

新しい手法が、ロボットの地図作成と追跡の精度を単一のカメラで向上させる。

ファグナーノ・トライアングル問題の知見を活用した効率的なパトロール方法の探求。

7自由度ロボットがさまざまなアプリケーションで柔軟性と効率をどう高めるかを発見しよう。

三角グリッドでシンプルなロボットがどうやって出会えるか探ってみる。

この研究は、LiDARの設定がオフロード環境における自律走行車にどんな影響を与えるかを調べてるんだ。

例を使ってエージェントの意思決定を導く方法。

新しい方法がディープラーニングモデルの精度と堅牢性を両方とも向上させる。

ワンステップ手法とクリティック正則化がRLのパフォーマンスをどう向上させるかを見てみよう。

物との関わり方を予測する新しいアプローチ。

可逆計算システムの重要な特性を深く掘り下げる。

新しいフレームワークが、テキストプロンプトからリアルな3Dモデルを作るのを強化するよ。

AIがどうやって多様な情報を使って意思決定をするかを調べてる。

ニューロモorphicコンピューティングは、人間の脳からインスパイアされたデータ処理の新しい方法を提供するよ。

柔らかいロボットグリッパーは、ロボットが物を扱ったり移動させたりする方法を簡単にするんだ。

ロボットシステムを使ったリアルタイムエリアカバレッジの革新的な方法。

動きの情報を使ってロボットの物体認識を向上させる。

Cos R-CNNは、少ない例で新しいオブジェクトをリアルタイムで検出できるんだ。

私たちは、衝突なしで効率的なマルチエージェントナビゲーションのためにMCTSを強化します。

BeTransは、ロボットが変化する人間の行動に適応して、より良い協力ができるようにするんだ。

Kefaはロボットやバーチャル環境のナビゲーション指示の明確さを向上させる。

オントロジーが自動計画システムをどう改善するかの考察。

新しい方法が、ロボットが部分的に知られた場所でどこに行くかを決めるのを助ける。

新しいアプローチが、事前の報酬なしで強化学習タスクの安全性を高めるんだ。

新しいフレームワークが複雑なシステムの制御で安全性と効率を高めるよ。

ロボティクスにおける単一画像から3Dシーンを再構築する新しいアプローチ。

新しいフレームワークが、ロボットが言語を使ってタスクを学ぶことと効率的なデータ生成を可能にする。

ロボットは重要な触覚の特徴に焦点を当てて、タッチタスクを改善するんだ。

HuCenLifeデータセットは、さまざまな環境での人間の相互作用の研究を強化するよ。