-
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)
投稿者「jarxiv」のアーカイブ
Towards Benchmarking and Assessing the Safety and Robustness of Autonomous Driving on Safety-critical Scenarios
要約 自律運転は、認識タスクのパフォーマンス改善やエンドツーエンドの自律駆動シス … 続きを読む
Scalable Multi-modal Model Predictive Control via Duality-based Interaction Predictions
要約 複雑でマルチモーダルのトラフィックシナリオでスケーラブルなリアルタイムモデ … 続きを読む
Towards a cognitive architecture to enable natural language interaction in co-constructive task learning
要約 この研究では、認知アーキテクチャが共同建設タスク学習(CCTL)において自 … 続きを読む
Trajectory Planning for Automated Driving using Target Funnels
要約 自動運転車は感覚入力に依存して周囲を監視し、最も可能性の高い将来の道路コー … 続きを読む
Mitigating Covariate Shift in Imitation Learning for Autonomous Vehicles Using Latent Space Generative World Models
要約 自律運転における共変量シフト問題に対処するために、潜在空間生成世界モデルの … 続きを読む
Disambiguate Gripper State in Grasp-Based Tasks: Pseudo-Tactile as Feedback Enables Pure Simulation Learning
要約 把握ベースの操作タスクは、環境と相互作用するロボットの基本ですが、グリッパ … 続きを読む
カテゴリー: cs.RO
Disambiguate Gripper State in Grasp-Based Tasks: Pseudo-Tactile as Feedback Enables Pure Simulation Learning はコメントを受け付けていません
Dynamic High-Order Control Barrier Functions with Diffuser for Safety-Critical Trajectory Planning at Signal-Free Intersections
要約 信号のない交差点を介した安全で効率的な軌道を計画することは、特に予測不可能 … 続きを読む
GenSwarm: Scalable Multi-Robot Code-Policy Generation and Deployment via Language Models
要約 マルチロボットシステムの制御ポリシーの開発は、従来、複雑で労働集約的なプロ … 続きを読む
ZeroMimic: Distilling Robotic Manipulation Skills from Web Videos
要約 ロボット操作における最近の多くの進歩は、模倣学習を通じてもたらされています … 続きを読む
Less is More: Contextual Sampling for Nonlinear Data-Enabled Predictive Control
要約 データ対応予測制御(DEEPC)は、明示的なシステムモデルを必要とせずに、 … 続きを読む