自律システム に関する最新の記事

SLAckは、動画内のさまざまなオブジェクトを追跡する新しいアプローチを提供してるよ。

エージェントが戦略を共有して、多様な環境でパフォーマンスを向上させる新しいアプローチ。

エンジニアたちは自動運転車の安全のために高度な方法を使ってるよ。

新しい方法がロボットの未来のシーンや物体の相互作用を予測する能力を改善する。

この研究は、クワッドローターをサイバー攻撃から守ることに焦点を当てている。

IMOSTは、複雑な環境をナビゲートしながら移動可能な経路を学ぶロボットの能力を強化するよ。

次世代ネットワークにおけるセマンティックコミュニケーションとセキュリティの役割を探る。

ロボットが自動で室内マップを探検して更新できるシステム。

新しい方法が深度エラーのあるRGB-D画像のセグメンテーション精度を改善する。

新しい方法が、完全な情報がない状態でも視覚データを使ってロボットの安全性を高める。

新しいシステムがロボットが難しい屋外環境をもっと効果的にナビゲートできるようにしてるよ。

新しい分散型の手法が、ターゲット追跡を向上させつつ、エネルギーコストを削減するよ。

新しい方法で、脚のあるロボットが視覚情報を使って複雑な環境をナビゲートする能力が向上した。

AdaGaussを紹介するよ。古いデータを保持せずに学習を強化するためのやつだ。

イベントデータと従来のフレームを組み合わせて、より良い動きの分析をする方法。

新しいアプローチで、AIが予測の不確実性を評価する方法が改善された。

スキッドステア型ホイールモバイルロボットの動き予測を改善するためのフレームワーク。

新しい方法がロボットの多様な屋外環境をナビゲートする能力を向上させる。

MultiDepthは深度推定を強化して、機械が環境の中で賢くなるようにする。

新しい方法がロボットの安全性と人間との相互作用を改善する。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

自律的な内陸水路航行におけるセンサーの役割を探る。

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。

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。