ロボティクス に関する最新の記事

最小限のデータでデータセット間で人間のポーズを適応させる画期的な方法。

新しい方法で、生成マスクモデルを使って、単一の画像からの3D手モデルの精度が向上した。

革新的な深度補完手法がロボットや自動運転車の精度をどう向上させるかを発見しよう。

マルチエージェントモーションプランニングが複雑な環境でロボットの動きをどう改善するかを発見しよう。

GaussTRが機械の3次元環境の認識方法を、パフォーマンスと効率を向上させて再定義した。

新しいモデルが日常言語から手の動きを予測するんだ。

ロボットが開けられる部分をどうやって特定して扱うか、最新の検出方法を使って学ぼう。

IR-PFTはロボットが過去の経験を再利用して意思決定を改善するのを可能にする。

マルチエージェントシステムが日常の調整の課題をどう映し出しているかを発見しよう。

SMoSEがロボットに解釈可能な意思決定能力を与える方法を見つけよう。

ポリヘドラが現代のエンジニアリング制御システムにどう影響を与えているかを発見しよう。

関係のあるニューラルシンボリックマルコフモデルはAIの学習と推論能力を向上させる。

革新的なランタイムモニタリングは、ドローンや船の安全性と安定性を高める。

MoDEはロボットが効率的に学ぶのを助けて、コンピュータのパワーをあまり使わないんだ。

機械が安全性と効率のために環境を予測する方法を学ぶ。

新しい指標が不確実性の中で動く物体を追跡する精度を高めるよ。

SLTNetは、機械がイベントカメラデータを効率的に処理する方法を変えるんだ。

アンサンブルの動き方を学んで、その振る舞いをうまく管理する方法を探ろう。

飛んでるドローンと地上の車が協力して効率的に作業する。

ロボットがスマートプログラミングでリアルタイムにタスクに適応する方法を学ぼう。

ParModは、複雑な強化学習の課題に取り組むための新しいアプローチを提供します。

研究者たちは、機械が空間的な関係を理解するのを向上させるためにSPHEREフレームワークを開発した。

AIがエンジニアリングデザインの風景をどう変えてるかを発見しよう。

不確実性の中で意思決定をどうサポートするかをPOMDPが教えてくれるよ。

新しい戦略が、小さいAIモデルが大きいモデルから効果的に学ぶ手助けをしてるよ。

触覚センサー付きの新しいロボットハンドが物の扱い方を革命的に変えた。

ポイントクラウドがデータ通信を効率的に、かつ効果的に変える方法を発見しよう。

ロボットは自分の周りについて自信を持って質問に答えることを学んでいる。

イベントカメラは視覚データのキャプチャを強化し、シーンのマッピングと動きの精度を向上させるよ。

MDPと制約がいろんな分野で意思決定をどう改善するかを学ぼう。

ロボットが賢い技術を使って障害物を避ける方法を学んで、安全なナビゲーションを実現しよう。

クリアなデモがロボットのトレーニング成功をどう向上させるか学ぼう。

研究者たちは、より良い結果を得るために合成データを使って3D再構築を強化してるよ。

VPITが機械にテキストとビジュアルをシームレスに結びつける方法を発見しよう。

ファウンデーションモデルと手頃なセンサーを組み合わせることで、さまざまなアプリケーションでの深さ認識が向上するよ。

この方法は、難しい条件下でのエージェントのコミュニケーションと位置精度を向上させる。

研究者たちは、AIに名前の代わりに詳細な説明を使って物体を認識する方法を教えている。

ロボットが環境をマッピングしながらエネルギーの使い方をどうバランス取ってるか見てみよう。

新しい方法で、モーター式LiDARシステムの地図作成がもっと良くなるよ。

人の動きを理解することはロボットチームワークにとって重要だよ。