ロボティクス に関する最新の記事

新しい研究によると、微生物を模倣した小さなロボットが、うまく学習して移動できることが分かったよ。

新しいARシステムが、人間とロボットのチームワークを視線コントロールで向上させるんだ。

新しいフレームワークがオフライン強化学習の信頼性とパフォーマンスを向上させる。

SNNsとIMC技術を使った効率的なAIの探求。

ドメイン適応の問題に取り組んで3Dオブジェクト検出システムを改善する。

新しい方法でロボットがタスクを1本の動画で学べて、効率がアップするよ。

この記事では、ロボティクスとオートメーションにおける重要な幾何学的課題について話してるよ。

新しいベンチマークがAIに人間の社会的なやり取りをよりよく理解させるんだ。

攻撃からロボットが復旧するのを助けつつ、ミッションに従ったままでいる技術。

ロボットは、より良い視点計画技術でデータ収集を強化してる。

新しい方法で、ロボットが複雑な環境での意思決定を改善できるようになる。

新しい手法がユニバーサルマニホールドエンベディングを使って3Dポイントクラウドのレジストレーションを強化する。

新しいフレームワークがロボットのタッチスキルを強化して、工業作業をより安全にしてるよ。

新しい方法でロボットが人間の好みから学ぶのが上手くなるんだ。

ハイブリッド制御システムが自律技術の課題にどう取り組んでるかを発見しよう。

この記事では、連続的強化学習エージェントを改善するためのデータ拡張手法について話してるよ。

新しい方法が、安全バブルを使って複雑な環境でのロボットナビゲーションを改善する。

新しいアプローチが、等変ネットワークのトレーニングを簡素化して、パフォーマンスを向上させるよ。

新しいアプローチが複数のエージェント間のコーディネーションを向上させる。

研究は、ロボット設計を向上させるために指の動きのモデルを改善することを目的としています。

テキストの説明をビジュアルデータと組み合わせることで、室内環境の認識が向上する。

新しい方法がコンピュータビジョンアプリケーションにおける追跡精度と一貫性を向上させてるよ。

神経ネットワークの接続パターンの役割とその情報エンコーディングへの影響を調べる。

軽量ロボットデザインがエネルギー効率とスピードを向上させる。

新しいデータセットがいろんな屋内環境での深度推定を改善したよ。

SAMeshは、最小限のトレーニングデータで3Dモデルのセグメンテーション精度を向上させるよ。

イベントカメラはシーンの変化を捉えて、視覚データの解釈を革新してるんだ。

イベントカメラを使った新しいシステムがロボットのナビゲーションとマッピングの精度を向上させてるよ。

新しい方法でロボットのカメラ画像が安定して、認識力が向上するよ。

基盤モデルの力を効果的なポイントトラッキングタスクで調べる。

R2Gはロボットが3D空間で言葉の指示に従う能力を向上させるよ。

強化学習における多目的問題の理解と新しい最適化手法。

ロボットのナビゲーションを改善するためのSLAMとRLの役割を探る。

テンプレートなしでインタラクションを追跡する新しいアプローチ。

新しいシステムがスマート車椅子の障害物をリアルタイムで識別する能力を向上させた。

新しいアプローチで、四足歩行ロボットがさまざまな地形での歩き方が改善された。

新しい方法が、インタラクティブなアイテムのパーツデザインを改善するよ。

この研究は、より良いアクセシビリティのために筋電図を使って手のジェスチャー認識を向上させるんだ。

RoboMNISTは、ロボットがWiFi、動画、音声を使ってさまざまな活動を認識するのを助けるんだ。

この研究は、ロボットが現実の訓練を通じて複雑なタスクを学ぶ方法を示してるよ。