cs.RO」カテゴリーアーカイブ

Disentangling Uncertainty for Safe Social Navigation using Deep Reinforcement Learning

要約 安全なナビゲーションと適切な人間の相互作用が非常に重要な歩行者が豊富な環境 … 続きを読む

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Scalable Decision-Making in Stochastic Environments through Learned Temporal Abstraction

要約 特に確率的環境での高次元連続アクション空間での順次意思決定は、重要な計算上 … 続きを読む

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Stochasticity in Motion: An Information-Theoretic Approach to Trajectory Prediction

要約 自律運転では、安全で効率的なモーション計画には、正確なモーション予測が重要 … 続きを読む

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Learning Multi-Modal Whole-Body Control for Real-World Humanoid Robots

要約 ヒューマノイドロボットの基礎能力には、堅牢に立っている、歩いて、全身の動き … 続きを読む

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ObjectVLA: End-to-End Open-World Object Manipulation Without Demonstration

要約 模倣学習は、ロボットの器用な操作スキルを教えるのに非常に効果的であることが … 続きを読む

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RoboBrain: A Unified Brain Model for Robotic Manipulation from Abstract to Concrete

要約 マルチモーダル大手言語モデル(MLLM)の最近の進歩は、さまざまなマルチモ … 続きを読む

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FuseGrasp: Radar-Camera Fusion for Robotic Grasping of Transparent Objects

要約 透明なオブジェクトは日常の環境で一般的ですが、それらの明確な物理的特性は、 … 続きを読む

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HiFAR: Multi-Stage Curriculum Learning for High-Dynamics Humanoid Fall Recovery

要約 ヒューマノイドロボットは、特に動的および非構造化されていない環境内で、滝か … 続きを読む

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Robust Gymnasium: A Unified Modular Benchmark for Robust Reinforcement Learning

要約 固有の不確実性とSIMからリアルのギャップによって駆動される堅牢な強化学習 … 続きを読む

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High-Quality Unknown Object Instance Segmentation via Quadruple Boundary Error Refinement

要約 構造化されていない環境での未知のオブジェクトの正確で効率的なセグメンテーシ … 続きを読む

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