-
最近の投稿
- Adaptive Discretization against an Adversary: Lipschitz bandits, Dynamic Pricing, and Auction Tuning
- Cybernetic Marionette: Channeling Collective Agency Through a Wearable Robot in a Live Dancer-Robot Duet
- Leveraging LLMs for Mission Planning in Precision Agriculture
- Estimating the Joint Probability of Scenario Parameters with Gaussian Mixture Copula Models
- One For All: LLM-based Heterogeneous Mission Planning in Precision Agriculture
-
最近のコメント
表示できるコメントはありません。 cs.AI (39605) cs.CL (29980) cs.CV (44945) cs.HC (3015) cs.LG (44542) cs.RO (23689) cs.SY (3609) eess.IV (5149) eess.SY (3601) stat.ML (5788)
「cs.RO」カテゴリーアーカイブ
PyGemini: Unified Software Development towards Maritime Autonomy Systems
要約 自律型表面容器（ASV）の安全性と証明性を確保するには、広範なシミュレーシ … 続きを読む
BiAssemble: Learning Collaborative Affordance for Bimanual Geometric Assembly
要約 部品を完全な全体に組み合わせるプロセスであるシェイプアセンブリは、幅広い現 … 続きを読む
Astra: Toward General-Purpose Mobile Robots via Hierarchical Multimodal Learning
要約 最新のロボットナビゲーションシステムは、多様で複雑な屋内環境で困難に遭遇し … 続きを読む
3DFlowAction: Learning Cross-Embodiment Manipulation from 3D Flow World Model
要約 操作は長い間ロボットにとって挑戦的な作業でしたが、人間はマグカップラックに … 続きを読む
ArtVIP: Articulated Digital Assets of Visual Realism, Modular Interaction, and Physical Fidelity for Robot Learning
要約 ロボット学習は、柔軟な操作や正確な相互作用などの複雑な能力を進めるためにシ … 続きを読む
Online Adaptation of Terrain-Aware Dynamics for Planning in Unstructured Environments
要約 リモートで構造化されていない環境で動作する自律モバイルロボットは、動作中に … 続きを読む
‘Don’t Do That!’: Guiding Embodied Systems through Large Language Model-based Constraint Generation
要約 大規模な言語モデル（LLMS）の最近の進歩は、自然言語から計画問題への複雑 … 続きを読む
SGN-CIRL: Scene Graph-based Navigation with Curriculum, Imitation, and Reinforcement Learning
要約 3Dシーングラフは、オブジェクト間の空間的関係をモデル化し、エージェントが … 続きを読む
Olfactory Inertial Odometry: Sensor Calibration and Drift Compensation
要約 視覚慣性臭気（VIO）は、視覚データと運動学的データを融合して、ナビゲーシ … 続きを読む
Chronoamperometry with Room-Temperature Ionic Liquids: Sub-Second Inference Techniques
要約 クロノンペロメトリー（CA）は、酸化還元種の定量化に使用される基本的な電気 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, cs.RO, physics.chem-ph, physics.ins-det
コメントする