「cs.RO」カテゴリーアーカイブ

Evaluating Robustness of Deep Reinforcement Learning for Autonomous Surface Vehicle Control in Field Tests

投稿日: 2025年5月16日 作成者: jarxiv

要約 自律的な地表車（ASV）の深部補強学習（DRL）の大幅な進歩にもかかわらず … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, cs.RO | コメントする

Temporal Triplane Transformers as Occupancy World Models

投稿日: 2025年5月16日 作成者: jarxiv

要約 世界モデルは、将来のシーンの予測を可能にする環境の表現を学習または構築し、 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.RO | コメントする

Multi-Robot Task Allocation for Homogeneous Tasks with Collision Avoidance via Spatial Clustering

投稿日: 2025年5月16日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、産業環境で行われている均質な測定タスクに関するマルチロボット … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.RO | コメントする

FlowDreamer: A RGB-D World Model with Flow-based Motion Representations for Robot Manipulation

投稿日: 2025年5月16日 作成者: jarxiv

要約 このペーパーでは、ロボット操作のためのより良い視覚世界モデル、つまり過去の … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CV, cs.RO | コメントする

EmbodiedMAE: A Unified 3D Multi-Modal Representation for Robot Manipulation

投稿日: 2025年5月16日 作成者: jarxiv

要約 ロボット操作のための統一された3Dマルチモーダル表現であるEmbodied … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.RO | コメントする

Training People to Reward Robots

投稿日: 2025年5月16日 作成者: jarxiv

要約 デモンストレーション（LFD）から学ぶことは、専門家の教師がロボットシステ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.RO | コメントする

UniVLA: Learning to Act Anywhere with Task-centric Latent Actions

投稿日: 2025年5月16日 作成者: jarxiv

要約 ジェネラリストのロボットは、さまざまな環境で効果的に機能する必要があります … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.RO | コメントする

LLM A*: Human in the Loop Large Language Models Enabled A* Search for Robotics

投稿日: 2025年5月16日 作成者: jarxiv

要約 この研究では、ロボットなどのモバイル具体化されたエージェントの（ループ中の … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.HC, cs.RO | コメントする

Remote Manipulation of Multiple Objects with Airflow Field Using Model-Based Learning Control

投稿日: 2025年5月16日 作成者: jarxiv

要約 非接触操作は、ロボット工学の有望な方法論であり、幅広い科学的および産業用途 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.RO | コメントする

Towards Safe Robot Foundation Models Using Inductive Biases

投稿日: 2025年5月16日 作成者: jarxiv

要約 安全性は、ロボットシステムの実際の展開の重要な要件です。 残念ながら、現在 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.RO | コメントする