ロボティクス に関する最新の記事

対称性を使ってロボットの学習と実世界のタスクでのパフォーマンスを向上させる。

高度な技術がロボットアームの信頼性をどう向上させるかを学ぼう。

ロボットは地元のコミュニケーションとチームワークを通じてアリーナの形を特定することを学ぶ。

研究は安全のために機械の3D環境の解釈を改善することを目指してるよ。

MOTIPは複数の物体追跡を簡素化して、効率と精度を向上させるよ。

さまざまな分野で政策の効果を高めるシステムを探求しよう。

新しいアプローチで、群れロボットが魚のような行動を使って脅威から逃げられるようになった。

AIの意思決定の不正確さの原因と検出方法についての考察。

新しいアプローチは、グラフ表現と従来の機械学習手法を使って計画戦略を強化する。

非貫通曲線の操作と、それがいろんな分野でどれだけ大事かを探る。

この記事では、ロボットがタスク実行における人間の好みをどうやってもっと理解できるかについて話してるよ。

この研究は、自律ロボットの制御ポリシーを開発する上でのシミュレーションの役割を検討している。

研究によると、チャンネル内での曲げビームを使った受動的な流体制御が明らかになった。

POMDPの概要と、不完全な情報での意思決定における役割。

DDPMが非線形システムのフィードバック制御をどう改善するかを発見しよう。

二つの新しいアルゴリズムがロボットの認識を強化し、さまざまな環境での安全を確保するよ。

新しい方法がLiDARデータを使って多様な環境での物体検出を改善する。

GelSightセンサーを使うと、ロボットの物体配置精度が大幅に向上するよ。

新しい方法でウェアラブルロボットの動作予測が向上して、より良い支援が可能になった。

ロボットが協力して宇宙資源のマッピングをどうやるかについての紹介。

この方法はロボット工学や医療の応用に期待できそうだね。

動的スケジューリングはロボット放射線治療中の腫瘍ターゲティングを改善する。

カメラの制約を超えた、1枚の画像からの深度推定に対する新しいアプローチ。

スパイクを通じて脳のプロセスを模倣するモデルを探ってみよう。

音の定位が高度な技術を使って音源を特定する方法を学ぼう。

この研究は、サブオプティマルデータを使ってVLNエージェントを改善するためのオフラインRL手法を強調してるよ。

ロボットは人間の動作を真似ることで複雑なタスクを学び、適応能力を高めてるよ。

新しい方法がカメラの位置特定精度を向上させつつ、ユーザーのプライバシーを守るよ。

複雑な状況で情報が意思決定にどう影響するかを調べる。

X-MICフレームワークは、第一人称動画でのアクション認識モデルを強化するよ。

ILPO-Netは、回転の課題を克服して3Dパターンを認識するための強力な方法を提供するよ。

新しい手法が、セグメンテーションとNeRFを使って透過物の深さ測定を改善する。

エンジニアは、安全が重要なシステムを安定させて守るために高度な方法を使ってるよ。

新しいシステムは、多様なデータソースを使って物体検出を改善する。

探査は、マルチタスク強化学習でエージェントを効果的に訓練するための鍵だよ。

KATはロボットが少ない例でタスクをすぐに学べるようにする。

この研究は、ニューラルネットワークが群れロボットの行動をどう解析できるかを探っているよ。

GlORIE-SLAMの紹介、これは新しいRGB専用のSLAMシステムだよ。

新しいアプローチが空間タスクのための3Dシーングラフの整合性を向上させる。

新しいモデルが会話のリアルな動きを生成して、対話の理解を向上させるよ。