ロボティクス に関する最新の記事

新しい手法は、高度なモデリング技術を活用してロボットの把持を改善している。

新しいアプローチでAIエージェントの意思決定が向上するんだって、教育方法を使って。

研究者たちは、ロボットが人の手をあまり借りずに操作を学ぶ方法を提案した。

インドアポイントクラウドのInLUT3Dデータセットを研究のためにじっくり見てみよう。

新しい技術が、単一光子LiDARを使って厳しい条件下での深度推定を改善してるよ。

新しい方法が2D技術を組み合わせて3Dセマンティックセグメンテーションを改善する。

WayExはロボットがデモを少なく効率的にタスクを学ぶのを手助けする。

新しい方法でロボットがタスクをうまく学んだり適応したりできるようになるんだ。

新しい方法が異なる照明や環境でのコンピュータービジョンの精度を向上させるんだ。

研究は、概念ボトルネックモデルを使って強化学習における人間のラベリングを最小限に抑えます。

TaskGenがプログラムとエージェントのタスク管理をどう改善するかを知ってみてね。

適応制御とメタ学習を組み合わせると、不確実性の中でシステムのパフォーマンスが向上するよ。

厳しい環境でロボット犬を使ってロボット羊を誘導する新しい方法。

さまざまなセンサーデータを使って場所認識を高める方法を探ってるよ。

MuTTは、動きを正確に予測してタスクを最適化することでロボットプログラミングを簡単にするよ。

新しい戦術は、多数の追跡者がいる状況で逃走者の捕獲率を改善する。

この記事では、ロボットが燃料制約の下でどのように合意に達するかを探ります。

この研究は、基盤モデルと異なるカメラの視点を使ってアクティビティ認識を向上させるんだ。

DNMapは、3Dマップを効率的に保存する新しいアプローチを提供してるよ。

新しい方法でカメラの位置特定のメモリ使用量が改善されて、精度は落ちないよ。

この記事では、ロボットが物の使い方を認識する方法を改善するための手段について話してるよ。

新しい方法で複雑な環境でのロボット操作が改善されるよ。

新しい方法でロボットが異なるタスクや環境にスキルを適応させるのが改善されたよ。

新しい方法がRLエージェントの環境の変化への適応力を高める。

新しいアクチュエーターのデザインが魚のひれを真似て、水中ロボットの能力を向上させる。

ロボットの適応力を向上させるために、最小限のトレーニングで使えるPromptAdaptを紹介するよ。

この記事では、システムにおけるセンサーとアクチュエーターの選び方の複雑さについて話してるよ。

行動クローンと強化学習を組み合わせた新しいアプローチで、ロボットの組み立てを正確に行う。

研究は、テクノロジーにおける音声・視覚理解に影響を与えるバイアスに取り組んでいる。

ロボットが自分の体の形を使って賢い行動に適応する方法を探る。

新しい方法がロボットの安全制約の理解を向上させる。

新しいシステムが複雑な地形での四足ロボットの動きを改善するよ。

屋外清掃ロボットは公共の清潔さを向上させて、労働力不足にも対処できる。

新しい方法がコストを考慮した最適化の意思決定を改善する。

ロボットは倫理的ガイダンスでコミュニティの価値観に合わせる必要がある。

ODGRとGATLingを使って、ダイナミックな環境で柔軟なゴール認識を紹介するよ。

トレーニング環境を改善するのは、ロボット学習にとってめっちゃ大事だよ。

新しいVIOシステムは、ポイントと平面の特徴を使ってロボットのナビゲーションを改善するよ。

カメラの革新的なデザインが、機械が動いている物体を検出する方法を改善してる。

PEEKABOOは、画像マスキングを使ってラベルなしで機械が物体を見つけるのを手助けするよ。