-
最近の投稿
- FEAST: A Flexible Mealtime-Assistance System Towards In-the-Wild Personalization
- Time-Optimized Safe Navigation in Unstructured Environments through Learning Based Depth Completion
- Advances in Compliance Detection: Novel Models Using Vision-Based Tactile Sensors
- Mass-Adaptive Admittance Control for Robotic Manipulators
- DreamGen: Unlocking Generalization in Robot Learning through Video World Models
-
最近のコメント
表示できるコメントはありません。 cs.AI (39879) cs.CL (30187) cs.CV (45175) cs.HC (3051) cs.LG (44808) cs.RO (23879) cs.SY (3632) eess.IV (5170) eess.SY (3624) stat.ML (5830)
月別アーカイブ: 2024年1月
Smart Driver Monitoring Robotic System to Enhance Road Safety : A Comprehensive Review
要約 交通の未来はテクノロジーによって形作られており、交通安全を改善するための革 … 続きを読む
カテゴリー: cs.RO
Smart Driver Monitoring Robotic System to Enhance Road Safety : A Comprehensive Review はコメントを受け付けていません
ARGOS: An Automaton Referencing Guided Overtake System for Head-to-Head Autonomous Racing
要約 高速での自律的な追い越しは、マルチエージェントロボット研究の難しい課題です … 続きを読む
カテゴリー: cs.RO
ARGOS: An Automaton Referencing Guided Overtake System for Head-to-Head Autonomous Racing はコメントを受け付けていません
GarchingSim: An Autonomous Driving Simulator with Photorealistic Scenes and Minimalist Workflow
要約 自動運転アルゴリズムの実路テストの実施は、特に小規模な新興企業や研究機関に … 続きを読む
Predicting Routine Object Usage for Proactive Robot Assistance
要約 ロボット支援における積極性とは、ユーザーのニーズを予測し、明示的な要求がな … 続きを読む
カテゴリー: cs.RO
Predicting Routine Object Usage for Proactive Robot Assistance はコメントを受け付けていません
A Middle Way to Traffic Enlightenment
要約 この論文では、一般的な交通速度が速すぎ、交通の波を抑えるために設計された推 … 続きを読む
カテゴリー: cs.RO
A Middle Way to Traffic Enlightenment はコメントを受け付けていません
Safe and Generalized end-to-end Autonomous Driving System with Reinforcement Learning and Demonstrations
要約 インテリジェント運転システムは、システムの安全性と信頼性を確保しながら、現 … 続きを読む
S$^3$M-Net: Joint Learning of Semantic Segmentation and Stereo Matching for Autonomous Driving
要約 セマンティック セグメンテーションとステレオ マッチングは、自動運転用の … 続きを読む
DittoGym: Learning to Control Soft Shape-Shifting Robots
要約 特定のタスクを解決するために学習されたポリシーと連携してロボットの形態を最 … 続きを読む
SERL: A Software Suite for Sample-Efficient Robotic Reinforcement Learning
要約 近年、ロボット強化学習(RL)の分野で大きな進歩があり、複雑な画像観察を処 … 続きを読む
Threshold Decision-Making Dynamics Adaptive to Physical Constraints and Changing Environment
要約 我々は、2 つの空間タスク間を切り替えるエージェントの物理的ダイナミクスを … 続きを読む