自動化 に関する最新の記事

ロバストMPCが不確実な複雑なシステムの管理をどう改善するかを発見しよう。

RGB-Dデータを使ってロボットの建物構成要素の理解を高める方法。

ロボットは新しい教え方で少ない例から複雑なタスクを学べるようになったよ。

新しいアプローチは、ロボットのタスク割り当てと経路計画を組み合わせてるよ。

ステレオビジョンはロボットのナビゲーションを強化して、より良い障害物検知を可能にする。

新しい方法で、ロボットが体の感覚を使って小さな障害物を乗り越える技術を教えてるよ。

新しいフレームワークが、いろんな環境での動きのコントロールのための機械学習を強化する。

この記事は、除草ロボットにおける効果的なソフトウェアデザインの重要性を強調してるよ。

研究は、ロボットが足を使って作業をしながら障害物を避けることを教えることに焦点を当てている。

方法は、ロボットが人間の例からサブゴールを通じてタスクを学ぶのを助ける。

LUCCaは、さまざまな環境での不確実性を管理することで、ロボットの予測を向上させるんだ。

SERoは、シナリオベースの方法を使ってさまざまなロボットシステムの体系的なテストを簡素化するよ。

新しいアプローチが人間とロボットのチームワークの安全性と効率を高める。

マルチエージェントシステムにおける信頼できるポーズ推定のための新しい方法。

構造的プルーニングは、リソースの使用を減らすことでロボットやデバイスのVPR効率を向上させるよ。

YOLOv9は、精度と効率がアップして物体検出を強化してるよ。

ロボットが人間ともっと上手く協力する方法を、関連性に焦点を当てて見つけよう。

この論文では、エージェントのチームがそれぞれのスキルを活かしてもっとうまく協力する方法について話してるよ。

新しい方法でロボットのプログラミングがもっと簡単で効率的になったよ。

新しい方法が、複雑な状況でロボットの情報収集を強化するよ。

新しいフレームワークが、自動欠陥検出方法を通じてPCBの品質管理を向上させるよ。

この記事では、動的環境でロボット群を管理するための革新的なアルゴリズムについて話してるよ。

新しい方法で、多脚ロボットが凸凹した地面をもっと上手に動けるようになったよ。

新しいフレームワークが四足ロボットの様々な地形での動きを向上させる。

研究は、言語モデルを使って行動ツリーを生成する新しい方法を探ってるよ。

SoftHSMは、現代の産業に対するサイバー脅威から手頃な価格で保護を提供してるよ。

SAFER-Splatはロボットのナビゲーションをリアルタイムマッピングと安全対策で強化するんだ。

ロボットは、先進的なセンサーを使って層の数を特定することで、布をより上手に扱えるようになるんだ。

テキスト注釈の自動化は、機械学習の精度と効率を向上させるよ。

ロボットの運動学キャリブレーションの正確さの重要性と課題を探る。

制御システムの安定性を数学的フレームワークを使って高める方法を探ってみよう。

自己認識のあるロボットは、安全なやり取りのために動きを調整できる。

新しいシステムが革新的な方法を使って合成音声の自然さスコアを予測するんだ。

iKnapは、コミュニケーションの制限の下で情報共有を最適化することでロボットのチームワークを強化する。

四足ロボットが異なる荷物を運ぶときに安全を保つ方法があるんだ。

適応制御がシステムを変化する条件にどう調整するかと、その課題について学ぼう。

PLATOはロボットが自然言語を理解して、タスクをよりうまくこなせるようにするんだ。

ロボットは粉末飲料の準備を向上させて、品質と一貫性を保証するよ。

未知のエリアでUAVを展開するための新しい方法、RLとPPOを使って。

新しい方法でロボットの高精度組み立て作業の性能が向上した。