ロボティクス に関する最新の記事

ロボットが視覚データと触覚データを組み合わせて周囲をよりよく評価する方法。

さまざまな分野での動的AIエージェントのための新しいフレームワーク。

新しい方法が、パラメータが変化する非線形システムの制御を向上させる。

自律システムの不確実な環境での安全管理についての考察。

新しいフレームワークは、フィードバックがなくても学びを向上させる。

距離と方位の制約を使って複数のエージェントの形成制御技術を調べる。

AIの進展は、ロボットの物体検出における不確実性を評価することに焦点を当ててる。

新しい方法が動的環境でのUAVの経路計画を向上させる。

研究者たちは、テキストプロンプトを使ってロボットの歩行動作をガイドするためにLLMを探ってるよ。

研究者たちが異なるデザインのロボットを効率的に制御する方法を開発したよ。

新しい方法でロボットがユーザーの指示を安全に解釈する能力が向上した。

新しい方法で、自律走行車を実世界のデータなしで操作できるようになった。

新しい手法がソフトロボットシステムの理解と応用を向上させてる。

hFedFは、ドメイン一般化の課題に対処することでフェデレート学習のパフォーマンスを向上させる。

この研究は、いろんなタスクにおける進化戦略と深層強化学習を比較しているよ。

ロボットは動画を使った学習方法で操作スキルを身につけることができる。

この記事では、多項式の非負性をテストする新しい方法を紹介しているよ。

予測できない環境でロボットのパフォーマンスを向上させる方法を探ってる。

DRLエージェントがIEEE microRTSコンペで勝利、ゲームにおけるAIの可能性を示す。

新しい方法で、機械が人間の指示にうまく従う学習の仕方が向上してるよ。

VLMを改善するための重要な洞察を探ってるよ。

この研究では、デザイン手法が動作タスクにおけるロボットの進化にどのように影響するかを分析しているんだ。

CaveSegは、水中の洞窟のロボットナビゲーションとマッピングを改善するよ。

新しい手法がマルチエージェント環境での協力を強化して、より良い意思決定を可能にする。

グループ意思決定を管理するためのミーンフィールドコントロールについての考察。

ロボットは今、新しいタスクを再訓練なしでこなせるようになった、ゼロショット適応のおかげで。

ハイブリッドロボットシステムの安全性と性能を向上させるための新しいフレームワーク。

新しい方法で、動的な環境でロボットの安全性と効率がアップしたよ。

新しい方法がロボティクスとAIのデータ収集のための経路計画を改善したよ。

CBS-TA-PTCがタスク割り当てと経路探索をどう改善するかを発見しよう。

NNの表現が人間の記憶処理をどう模倣しているかを探る。

新しいアプローチがAIの不確実性を測定して、意思決定の精度を向上させるのに役立つ。

新しい方法で3Dデータの機械学習モデルが強化される。

音声と映像データを使って音源の特定をもっと良くする方法。

新しい方法が不安定な環境での単一のデモからの迅速な学習を可能にする。

新しいアプローチがロボットや自動運転車などの不確実なシステムの分析を改善する。

新しいアプローチで、機械が視覚的な概念を効果的に学んで解釈できるようになった。

新しい方法は、専門家の洞察と学習者の経験を組み合わせて、効率を向上させるよ。

ロボットシステムの安全性を向上させるための適応型安全強化学習を紹介するよ。

この研究は、テクスチャのある領域に焦点を当てた新しい画像マッチングの方法を調査している。