ロボティクス に関する最新の記事

自然言語指示を使ってロボットのナビゲーションを改善する新しい方法。

構造化状態空間モデルは、効率的なメモリ管理を通じて強化学習における意思決定を向上させる。

進化するコスト情報を使ったコントロール問題の管理の新しい方法。

新しいアプローチが、性能と解の多様性を向上させるために、Quality-Diversityアルゴリズムを強化する。

ロボットは今や無線信号を効率的に見つけてナビゲートできるようになった。

ヒューマノイドロボットの二足歩行を改善する新しい方法を研究中。

新しい方法が手術でのロボット針ピッキング効率を向上させる。

新しい機械学習の方法がロボットアームの正確な空間校正を助ける。

CPE-CLIPは、効率的なパラメータ更新でFew-Shotクラス増分学習を強化するよ。

ジェスチャーを使うことでロボットとのやり取りが良くなって、タスクの実行がもっとスムーズになるんだ。

新しい方法でロボットのコマンド翻訳が簡単になって、必要な人間の入力が減ったよ。

新しい方法が視覚データを使ったロボットの特徴選択を強化するんだ。

ヒューマノイドロボットは、洗練された動きの戦略を通じて重い物を押すのが上手くなってる。

ノースイースタンチームのアバターシステムは、リモートでのやり取りをもっと直感的で効果的にするよ。

研究者たちは、革新的な戦略を用いてロボット訓練をして、マーブルランのチャレンジをクリアしている。

新しい方法がロボットの学習を向上させて、複雑な環境でのナビゲーションをより良くする。

新しい方法でロボットが専門家から学んで、タスクのパフォーマンスが向上するんだ。

CROSSFIREは、いろんな環境で正確なカメラ位置を決めるためにニューラルラジエンスフィールドを使ってるよ。

複雑な環境での安全なドローンナビゲーションの新しい方法。

新しい方法で、先進的な追跡技術を使ってGNSSの位置精度が向上するよ。

新しい方法でカメラと触覚を使ってロボットの形状理解が向上した。

新しい技術でイベントカメラデータ処理のCNN速度が向上したよ。

エンジニアは、自律ロボットの信頼性を高めるためにモデルを使ってるよ。

コミュニケーションシステムがどのように形成されて進化するかの概要。

新しい方法が、点検のための複雑なタスク計画におけるロボットの効率を向上させる。

新しい方法が動的システムの時間最適制御を効率化した。

新しい方法がコンピュータビジョンでの物体認識を改善する。

RLエージェントのパフォーマンスを向上させるために、キャリブレーション技術を使って微調整を改善する。

RGBD画像を使った効果的な屋内VPRデータベース作成の効率的な方法。

新しい方法で、AIエージェントの学習が補助タスクを通じて向上する。

新しいフレームワークがエージェントの多様性と複雑なタスクのパフォーマンスを向上させる。

ロボットは、先進的なシミュレーションを使って人間と共有する環境を安全に移動する方法を学んでる。

自律型車両の狭い水路でのナビゲーションを改善するために設計されたデータセット。

弾性ストリップは、力がかかると対称性や素材の特性によってユニークな形状変化を示すんだ。

人間-ロボット協力における効果的なARインターフェースを作るためのガイドライン。

新しい方法が、事前の形状知識なしに動画を使って物体の物理的特性を推定するんだ。

新しい方法でロボットが触覚フィードバックを使ってイチゴを傷つけずに押せるようになったよ。

ロボットがどうやって物と賢く関わるかを探ってるんだ。

新しい方法がハイブリッドマップを使って、複雑な屋外地形でのロボットのナビゲーションを向上させる。

SLAMeshはLiDAR技術を使ってマッピングの精度と効率をアップさせるんだ。