月別アーカイブ: 2023年5月

Demonstration-free Autonomous Reinforcement Learning via Implicit and Bidirectional Curriculum

要約 強化学習 (RL) は、環境との相互作用のみから複雑なスキルを獲得すること … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.RO | Demonstration-free Autonomous Reinforcement Learning via Implicit and Bidirectional Curriculum はコメントを受け付けていません

GoferBot: A Visual Guided Human-Robot Collaborative Assembly System

要約 スマート製造への現在の変革により、製造プロセスにおけるヒューマン・ロボット … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV, cs.RO | GoferBot: A Visual Guided Human-Robot Collaborative Assembly System はコメントを受け付けていません

Automatic Traffic Scenario Conversion from OpenSCENARIO to CommonRoad

要約 シナリオは、自動運転システムの開発、テスト、検証にとって重要な要素です。 … 続きを読む

カテゴリー: cs.FL, cs.RO, cs.SE | Automatic Traffic Scenario Conversion from OpenSCENARIO to CommonRoad はコメントを受け付けていません

HuNavSim: A ROS 2 Human Navigation Simulator for Benchmarking Human-Aware Robot Navigation

要約 この研究では、移動ロボットを使用したシナリオにおけるさまざまなヒューマン … 続きを読む

カテゴリー: cs.RO | HuNavSim: A ROS 2 Human Navigation Simulator for Benchmarking Human-Aware Robot Navigation はコメントを受け付けていません

Inertial-based Navigation by Polynomial Optimization: Inertial-Magnetic Attitude Estimation

要約 慣性ベースのナビゲーションは、コア部分として慣性情報またはセンサーを持ち、 … 続きを読む

カテゴリー: cs.RO | Inertial-based Navigation by Polynomial Optimization: Inertial-Magnetic Attitude Estimation はコメントを受け付けていません

Motion Planning (In)feasibility Detection using a Prior Roadmap via Path and Cut Search

要約 動作計画では、環境内で可能なすべてのロボット構成を表す構成空間 (C 空間 … 続きを読む

カテゴリー: cs.RO | Motion Planning (In)feasibility Detection using a Prior Roadmap via Path and Cut Search はコメントを受け付けていません

UQ for Credit Risk Management: A deep evidence regression approach

要約 機械学習は常に、さまざまな信用リスクのアプリケーションに導入されています。 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, q-fin.RM | UQ for Credit Risk Management: A deep evidence regression approach はコメントを受け付けていません

FedComm: Federated Learning as a Medium for Covert Communication

要約 ディープ ラーニングの導入に関連するプライバシーへの影響を軽減するソリュー … 続きを読む

カテゴリー: cs.CR, cs.LG | FedComm: Federated Learning as a Medium for Covert Communication はコメントを受け付けていません

State Representation Learning Using an Unbalanced Atlas

要約 多様体仮説は、高次元のデータは低次元の多様体上に存在することが多く、この多 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG | State Representation Learning Using an Unbalanced Atlas はコメントを受け付けていません

FedRC: Tackling Diverse Distribution Shifts Challenge in Federated Learning by Robust Clustering

要約 Federated Learning (FL) は、クライアント データを … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG | FedRC: Tackling Diverse Distribution Shifts Challenge in Federated Learning by Robust Clustering はコメントを受け付けていません