「cs.RO」カテゴリーアーカイブ

VR-Robo: A Real-to-Sim-to-Real Framework for Visual Robot Navigation and Locomotion

投稿日: 2025年6月4日 作成者: jarxiv

要約 脚式ロボットのロコモーションにおける最近の成功は、強化学習と物理シミュレー … 続きを読む →

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Adversarial Locomotion and Motion Imitation for Humanoid Policy Learning

投稿日: 2025年6月4日 作成者: jarxiv

要約 人間は、多様で表情豊かな全身運動を行います。しかし、全身運動を模倣する従来 … 続きを読む →

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Grasp2Grasp: Vision-Based Dexterous Grasp Translation via Schrödinger Bridges

投稿日: 2025年6月4日 作成者: jarxiv

要約 我々は、視覚に基づく器用な把持変換の新しいアプローチを提案する。このアプロ … 続きを読む →

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AURA: Agentic Upskilling via Reinforced Abstractions

投稿日: 2025年6月4日 作成者: jarxiv

要約 我々は、多段階強化学習を通して、高レベルのタスクプロンプトを機敏なロボット … 続きを読む →

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Exploiting Local Observations for Robust Robot Learning

投稿日: 2025年6月4日 作成者: jarxiv

要約 多くのロボットタスクは、完全な状態観測を伴う集中型シングルエージェント制御 … 続きを読む →

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HiLO: High-Level Object Fusion for Autonomous Driving using Transformers

投稿日: 2025年6月4日 作成者: jarxiv

要約 センサデータのフュージョンは、自律走行におけるロバストな環境認識のために不 … 続きを読む →

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Sign Language: Towards Sign Understanding for Robot Autonomy

投稿日: 2025年6月4日 作成者: jarxiv

要約 標識は人間の環境においてどこにでもある要素であり、シーンの理解とナビゲーシ … 続きを読む →

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LAMARL: LLM-Aided Multi-Agent Reinforcement Learning for Cooperative Policy Generation

投稿日: 2025年6月4日 作成者: jarxiv

要約 マルチエージェント強化学習(MARL)は複雑なマルチロボットタスクに有効で … 続きを読む →

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BEVCALIB: LiDAR-Camera Calibration via Geometry-Guided Bird’s-Eye View Representations

投稿日: 2025年6月4日 作成者: jarxiv

要約 正確なLiDAR-カメラキャリブレーションは、自律走行やロボットシステムに … 続きを読む →

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A Hybrid Approach to Indoor Social Navigation: Integrating Reactive Local Planning and Proactive Global Planning

投稿日: 2025年6月4日 作成者: jarxiv

要約 ここでは、ロボットが、自由に動き回る人間と衝突することなく、できるだけ早く … 続きを読む →

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