自律システム に関する最新の記事

新しい方法で、しなやかな推定と制御バリア関数を使ってドローンの安全性が向上するよ。

ビジュアルオーバーラップ予測は、複雑な環境での画像検索の精度と効率を向上させるよ。

新しい方法で複雑な環境でのドローンのナビゲーションと安全性が向上したよ。

ロボットは視覚情報だけを使って協力して、動きや連携を向上させてるよ。

新しいアプローチが、連続時間強化学習を使って動的な環境での意思決定を向上させるよ。

新しい方法がディープラーニングモデルの弱点を素早く特定するのに役立つよ。

強化学習環境で安全な意思決定のための方法を紹介するよ。

研究が、円形エリア内でモバイルエージェントによる効率的なターゲットサーチの方法を明らかにした。

TADPoLeは、自然なタスク実行のためにテキストベースの報酬を使ってエージェントを訓練するよ。

新しい方法で、さまざまなデータタイプにおけるモデル認識が向上するよ。

新しい方法でコンピュータビジョンにおける小さな物体の検出が改善された。

ラベルなしでデータ条件が変わっても予測セットを強化する。

新しい方法がロボティクスや自律システムの動作計画の効率を改善するんだ。

BlackVIPはAIモデルの内部にアクセスせずに効率的に使えるようにするよ。

Grad-CAPSは、ロボティクスや自律システムの強化学習におけるアクションのスムーズさを向上させるよ。

サイバーフィジカルシステムの相互作用とその影響の概要。

新しいマージアルゴリズムが3Dインスタンスセグメンテーションの精度を大幅に向上させる。

RGB画像と深度画像を使って、実世界の課題に対処するための検出強化。

新しい方法が、視覚データと幾何データを組み合わせることでロボットのナビゲーションを向上させてるよ。

多様なデータセットは、自律システムのための4Dレーダー技術の研究をサポートしてるよ。

パブリックデータを使って、一人称の視点から地図をより良くする。

新しい方法がロボットの探索と目標達成を時間的距離を通じて強化する。

SPCLはマルチタスク環境でのモデル訓練の安定性を向上させる。

ScaleDepthはシーンのスケールと相対的な深さを分けることで深さ推定を改善するんだ。

この論文では、不確実なリソースコストの中でロボットがより良い意思決定をするための方法について話してるよ。

ワイヤレスメッシュシステムにおけるデータパケット配信の最適化についての考察。

強化学習エージェントは、新しい課題に対して知識を適応させて再利用することを学ぶんだ。

新しい機能がLiDARのセグメンテーション精度を向上させて、自動運転をもっと安全にしてるよ。

新しいオドメトリーシステムが内部センサーを使ってロボットのナビゲーション精度を向上させた。

新しいアプローチで因果関係を通じてAIの意思決定が改善される。

新しいアプローチがロボットが未知のエリアをもっと効果的に探索するのを助けてるよ。

この記事では、モバイルロボットの位置決めにシアミーズニューラルネットワークを使うことについて話してるよ。

ニューラルネットワークについて学ぼう、その構造やいろんな業界での応用。

新しい方法がLiDAR、IMU、エンコーダーを使ってSLAMの精度を向上させるんだ。

信頼できる擬似ラベルに注目することで、半監視セグメンテーションを向上させる新しい方法。

Unified-EGformerは、異なる照明条件下で画像の品質を改善する。

新しい手法がハイブリッドグラフニューラルネットワークを使ってシーンの分類を強化する。

新しい方法がエラー検出を通じて分類精度と適応性を向上させる。

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。

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。