ロボティクス に関する最新の記事

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。

SARが効果的なコミュニケーションを通じて信頼を築く方法を探る。

ユーザーフレンドリーなコントロールのために、ビヘイビアツリーを使ってロボットタスクをプログラムする簡単な方法。

新しい方法で二足歩行ロボットの歩行効率と安定性が向上した。

機械は今、いろんな環境で深度推定を継続的に学んでるんだ。

新しいアプローチが、ケーブルを使った荷物運搬のためのドローンのチームワークを改善する。

ロボットは、タスクの優先順位をつけたりステップフィルターを使ったりすることで効率を上げているよ。

視線検出と最適化手法の最新の革新を見てみよう。

新しい方法がマルチロボットの捜索救助作業の効率を高める。

新しい技術がロボットの動きの不確実性を見積もる能力を向上させてる。

非自回帰アプローチは、人間の動きの予測速度と精度を向上させる。

新しい方法でロボットが言語モデルを使って物の配置を理解するのを助ける。

新しい方法でホームアシスタントロボットの物体発見が強化されたよ。

繊細な作業のためのロボットハンド技術の進歩を見てみよう。

QDとディープRLを組み合わせて、AIの多様な解決策を向上させる。

この研究は、パーツの接続とジョイントの整列に焦点を当てることで、形状の組み立てを改善している。

AIモデルが気を散らすものを排除して、重要な特徴に集中できるようにするテクニック。

ロボットは触覚センサーを使って、視覚情報なしで部品を特定して組み立てるんだ。

先進的な制御方法がどうやって安全性を高めつつ、無駄な資源を使わないようにするか学ぼう。

研究が適応学習戦略とモーションクリップを使ってロボットの動きを改善してる。

新しいロボット技術がデリケートな網膜手術の精度を向上させてるよ。

データエラーの中で変換を推定するための新しいアルゴリズム。

不正行為をするエージェントや接続がいる中で、ネットワークコントロールをどう維持するか。

数学ツールを使って固体の相互作用を分析する新しいアプローチが改善された。

新しいセンサーが視覚と触覚を組み合わせてロボットの性能を向上させる。

MPCが魚の群れの動きをどうコントロールするか見てみよう。

新しい方法は、通信の遅延を下げるためにMESH-PONと二層アプローチを組み合わせている。

新しいフレームワークが3Dシーン学習を改善して、前景オブジェクトに焦点を当てることで精度を上げてるよ。

CASP-Netが音声とビジュアルデータを使って動画の顕著性予測をどう改善するかを見てみよう。

新しいSLAMシステムがロボットの対称的な物体の追跡を改善するよ。