月別アーカイブ: 2024年12月

Occlusion aware obstacle prediction using people as sensors

投稿日: 2024年12月31日 作成者: jarxiv

要約 動的で非構造化された環境をナビゲートすることは、特に遮蔽領域によってもたら … 続きを読む →

カテゴリー: 68-04, cs.RO, F.1.1 | Occlusion aware obstacle prediction using people as sensors はコメントを受け付けていません

Learning Policies for Dynamic Coalition Formation in Multi-Robot Task Allocation

投稿日: 2024年12月31日 作成者: jarxiv

要約 私たちは、マルチロボットタスク割り当て（MRTA）における動的な連携形成の … 続きを読む →

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Analytically Informed Inverse Kinematics Solution at Singularities

投稿日: 2024年12月31日 作成者: jarxiv

要約 シリアル マニピュレータの運動学的特異点の近くでは、逆運動学 (IK) 問 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.NA, cs.RO, math.GR, math.NA, math.RA | Analytically Informed Inverse Kinematics Solution at Singularities はコメントを受け付けていません

Multi-Scenario Reasoning: Unlocking Cognitive Autonomy in Humanoid Robots for Multimodal Understanding

投稿日: 2024年12月31日 作成者: jarxiv

要約 ヒューマノイドロボットの認知自律性を改善するために、この研究では、この分野 … 続きを読む →

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Supertoroid fitting of objects with holes for robotic grasping and scene generation

投稿日: 2024年12月31日 作成者: jarxiv

要約 未知の物体の姿勢と形状を検出する戦略の 1 つは、既知の幾何学的エンティテ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.RO, eess.IV | Supertoroid fitting of objects with holes for robotic grasping and scene generation はコメントを受け付けていません

Multimodal Human-Autonomous Agents Interaction Using Pre-Trained Language and Visual Foundation Models

投稿日: 2024年12月31日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、[21] で提案された方法を拡張して、人間が音声およびテキス … 続きを読む →

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Multi-Agent Planning Using Visual Language Models

投稿日: 2024年12月31日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) とビジュアル言語モデル (VLM) は、さま … 続きを読む →

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Improving Vision-Language-Action Models via Chain-of-Affordance

投稿日: 2024年12月31日 作成者: jarxiv

要約 ロボット基盤モデル、特にビジョン・言語・アクション (VLA) モデルは、 … 続きを読む →

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A Predefined-Time Convergent and Noise-Tolerant Zeroing Neural Network Model for Time Variant Quadratic Programming With Application to Robot Motion Planning

投稿日: 2024年12月31日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、時変二次計画法 (TVQP) の課題に取り組むために革新的に … 続きを読む →

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Goal-Conditioned Data Augmentation for Offline Reinforcement Learning

投稿日: 2024年12月31日 作成者: jarxiv

要約 オフライン強化学習 (RL) により、事前に収集されたオフライン データセ … 続きを読む →

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