より安全な群れ管理のためのミーンフィールド制御バリア関数を探求しよう。
Samy Wu Fung, Levon Nurbekyan
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最先端の科学をわかりやすく解説
より安全な群れ管理のためのミーンフィールド制御バリア関数を探求しよう。
Samy Wu Fung, Levon Nurbekyan
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自律システムにおいて、進歩と安全性をバランスさせることは未来の発展にとってめっちゃ重要だよ。
Peter A. Fisher, Anuradha M. Annaswamy
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深度推定の精度と不確実性のためのパラメータ効率的なファインチューニングを探る。
Richard D. Paul, Alessio Quercia, Vincent Fortuin
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研究者たちは、自動ボートが専門的な技術を使ってドッキングできるように訓練してる。
Akash Vijayakumar, Atmanand M A, Abhilash Somayajula
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マシンがマルチステージ知識統合でどうやって学ぶかを見てみよう。
Hongsheng Zhang, Zhong Ji, Jingren Liu
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デジタルツインが自律型水上船の可能性をどう高めるかを探る。
Daniel Menges, Adil Rasheed
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研究者たちは、ドローンが動いているターゲットを自律的に追跡し、衝突を避けることができると示した。
Fen Liu, Shenghai Yuan, Wei Meng
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SCPは、戦略的な行動の変化を考慮しながら結果を予測するのに役立つ。
Daniel Csillag, Claudio José Struchiner, Guilherme Tegoni Goedert
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非ホロノミックシステムの原理と、それが動きに果たす役割を探ってみて。
Efstratios Stratoglou, Alexandre Anahory Simoes, Anthony Bloch
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視覚認識と推論を組み合わせた新しいアプローチで、画像理解が向上するんだ。
Jingru Yang, Huan Yu, Yang Jingxin
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より安全な制御システムのためのスムーズゾーンバリアリヤプノフ関数を紹介します。
Hamed Rahimi Nohooji, Holger Voos
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研究者たちは、環境監視や捜索救助などのタスクのためにマイクロロボットを進化させている。
Aryan Naveen, Jalil Morris, Christian Chan
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光コンピューティングの進歩とコンパクトなデバイスの探求について探る。
Yandong Li, Francesco Monticone
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この論文は、エッジデバイスのパフォーマンス向上のためのANN手法を評価してるよ。
Ali Ganbarov, Jicheng Yuan, Anh Le-Tuan
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密度関数を使って、忙しい環境でロボットが安全にナビゲートできるようにする。
Sriram S. K. S Narayanan, Joseph Moyalan, Umesh Vaidya
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この論文では、ロボットがタスクでより良く協力できる新しい方法を提案しているよ。
Ting Zhu, Yue Jin, Jeremie Houssineau
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Helvipadは360度画像から深さ情報を提供して、機械学習をサポートしてるよ。
Mehdi Zayene, Jannik Endres, Albias Havolli
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自律的な内陸水路航行におけるセンサーの役割を探る。
R. Herrmann, S. Bose, I. Filip
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HPRMはロボットのコミュニケーションを改善して、システムをもっと速くて安全にするよ。
Jacky Kwok, Shulu Li, Marten Lohstroh
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RGBDS-SLAMがロボットのナビゲーションとマッピングをどう変えてるかを学ぼう。
Zhenzhong Cao, Chenyang Zhao, Qianyi Zhang
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競争環境で自律エージェントが安全に動作する方法を学ぼう。
Shuo Yang, Hongrui Zheng, Cristian-Ioan Vasile
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UniMLVGはリアルな運転動画を生成して、自動運転車のナビゲーションを向上させるよ。
Rui Chen, Zehuan Wu, Yichen Liu
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チームワークとテクノロジーが組み合わさって、効果的なモバイルターゲット追跡が実現する。
Amir Ahmad Ghods, Mohammadreza Doostmohammadian
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ロボットはTABフィールドを使って敵を出し抜くための賢い戦略を開発してる。
Gokul Puthumanaillam, Jae Hyuk Song, Nurzhan Yesmagambet
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ISACシステムがテクノロジーとコミュニケーションをどう変えてるか発見しよう。
Yingbin Lin, Feng Wang, Xiao Zhang
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革新的なモデルが攻撃に対する画像認識の信頼性を向上させる。
Longwei Wang, Xueqian Li, Zheng Zhang
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ポリシーに依存しない強化学習が機械の意思決定をどう変えるかを発見しよう。
Max Sobol Mark, Tian Gao, Georgia Gabriela Sampaio
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自己教師あり学習とイベントカメラでドローンのナビゲーションを革新中。
Jesse Hagenaars, Yilun Wu, Federico Paredes-Vallés
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ミドルウェアが自動運転車の通信をどう変えるか学ぼう。
Sumit Paul, Danh Lephuoc, Manfred Hauswirth
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自然言語コマンドを使ってAIエージェントが学習できるシステム。
Pusen Dong, Tianchen Zhu, Yue Qiu
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モデル予測制御が機械の意思決定能力をどう高めるかを発見しよう。
Kehan Wen, Yutong Hu, Yao Mu
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OV-VSSは、機械が動画コンテンツを理解する方法を革命的に変え、新しいオブジェクトをスムーズに特定するよ。
Xinhao Li, Yun Liu, Guolei Sun
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エージェントがアクション提案を使って一緒に作業する新しい方法。
Dylan M. Asmar, Mykel J. Kochenderfer
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強化学習は、軌道上の増加する宇宙船の自律管理を向上させる。
Kyle Dunlap, Nathaniel Hamilton, Kerianne L. Hobbs
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自動運転車が狭いスペースを安全に通過するための賢い技術。
Qianyi Zhang, Jinzheng Guang, Zhenzhong Cao
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IR-PFTはロボットが過去の経験を再利用して意思決定を改善するのを可能にする。
Michael Novitsky, Moran Barenboim, Vadim Indelman
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マルチエージェントシステムが日常の調整の課題をどう映し出しているかを発見しよう。
Rafael Dewes, Rayna Dimitrova
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革新的なランタイムモニタリングは、ドローンや船の安全性と安定性を高める。
Emily Yu, Đorđe Žikelić, Thomas A. Henzinger
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ParModは、複雑な強化学習の課題に取り組むための新しいアプローチを提供します。
Ruixuan Miao, Xu Lu, Cong Tian
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ドローンは今や進んだ技術とスマートデータのおかげで安全に着陸できるようになったよ。
Joshua Springer, Gylfi Þór Guðmundsson, Marcel Kyas
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