ロボティクス に関する最新の記事

新しいベンチマークがAIの3D空間推論スキルのギャップを明らかにしてる。

新しい戦略でヒップエクソスケルトンがもっと効率的で手に入れやすくなった。

新しいアプローチで現実のアプリケーション向けの機械の空間推論が改善される。

バックアップセンサーは、センサーが故障したときにロボットがより良い選択をするのを助ける。

新しい方法でロボットが厳しい照明条件でもよりよく見えるようになる。

新しい方法で、キッチンみたいな動的な環境でロボットの作業がもっとスムーズにできるようになったよ。

ロボットはステレオカメラを使って引き渡しスキルを向上させ、人間との安全なやり取りを実現してるよ。

NeSyAはニューラルネットワークとシンボリック推論を組み合わせて、もっと賢いAIを実現してるよ。

ArtFormerは、シンプルな説明や画像から3Dの可動オブジェクトを作るよ。

研究者たちが新しい方法を使ってシンプルな画像から複雑な形を再現するプロセスを見てみよう。

不完全なデータの中での形状最適化の課題と戦略を探ってみてね。

RoboMMとRoboDataは、ロボットが実際の環境で学習して動作する方法を変えるんだ。

ロボットは環境や経験から学ぶことでスキルを向上させるんだ。

AIエージェントが遊び心のある行動で隠れたメッセージを送る方法を発見しよう。

ハイドロゲルの魅力的な動きとその摩擦特性を発見しよう。

自然言語コマンドを使ってAIエージェントが学習できるシステム。

知能ロボットの行動や意思決定の秘密を探ってみよう。

ナノドローンはカメラとスマートプログラムを使って室内を見つけるんだ。

ノイズの中での予測における機械学習のSVRの役割を探る。

研究がAIの幾何学理解を向上させるための新しいベンチマークを明らかにした。

ASDnBが体の言語や顔のサインを通じてスピーカーの検出をどう強化するかを発見しよう。

AIロボットは、動きを向上させるために実際の室内動画を通じてナビゲーションを学んでるんだ。

エージェントがどうやって効果的にコミュニケーションをとり、目標に到達するかを学ぼう。

AIが人間の指導やシンプルな指示を通じてスキルを学ぶ方法を発見しよう。

モデル予測制御が機械の意思決定能力をどう高めるかを発見しよう。

ロボットは新しい方法で物を簡単に操作することを学んでるよ。

新しいアプローチでは、詳細な3Dモーションキャプチャのためにニューラルフィールドと変形モデルを組み合わせてるんだ。

コンピュータが人間の動作を物体と共にどやって認識するかの深掘り。

LOMAは、視覚的要素と言語的要素を組み合わせて、より良い3D空間の予測を行うよ。

新しい方法で、少ないデータで動画の予測が改善されるよ。

接触幾何と現実の応用の面白い関係を探ってみよう。

3Dの占有予測が自動運転車の技術にどう影響してるか。

今日の世界におけるハイブリッドUAV技術の可能性と課題を発見しよう。

新しい方法が効率的な探索戦略によってエージェントの学習を改善する。

RLDGは高品質なデータでロボット学習を強化して、タスクのパフォーマンスを向上させるよ。

DIDCが四足歩行ロボットの動きと安定性をどう変えるか発見しよう。

自動運転技術における新しい安全戦略を見てみよう。

ロボットは会話を通じて学べるから、スキルや適応力が向上するんだ。

ロボットが仕事をうまくこなすための計画とデータ収集の方法を見つけよう。

MAC-Ego3Dは、リアルタイムアプリケーション向けの効率的で協力的な3Dマッピングを紹介します。