Zobrazeno 1 - 10
of 411
pro vyhledávání: '"Sugano, Shigeki"'
A versatile robot working in a domestic environment based on a deep neural network (DNN) is currently attracting attention. One of the roles expected for domestic robots is caregiving for a human. In particular, we focus on repositioning care because
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2407.13376
Autor:
Saito, Namiko, Hiramoto, Mayu, Kubo, Ayuna, Suzuki, Kanata, Ito, Hiroshi, Sugano, Shigeki, Ogata, Tetsuya
To support humans in their daily lives, robots are required to autonomously learn, adapt to objects and environments, and perform the appropriate actions. We tackled on the task of cooking scrambled eggs using real ingredients, in which the robot nee
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2309.14837
Autor:
Funabashi, Satoshi, Isobe, Tomoki, Hongyi, Fei, Hiramoto, Atsumu, Schmitz, Alexander, Sugano, Shigeki, Ogata, Tetsuya
Multi-fingered hands could be used to achieve many dexterous manipulation tasks, similarly to humans, and tactile sensing could enhance the manipulation stability for a variety of objects. However, tactile sensors on multi-fingered hands have a varie
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2205.04169
Publikováno v:
IEEE Robotics and Automation Letters 2021
Selection of appropriate tools and use of them when performing daily tasks is a critical function for introducing robots for domestic applications. In previous studies, however, adaptability to target objects was limited, making it difficult to accor
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2106.02445
Publikováno v:
In Automation in Construction March 2024 159
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Current end-to-end deep learning driving models have two problems: (1) Poor generalization ability of unobserved driving environment when diversity of training driving dataset is limited (2) Lack of accident explanation ability when driving models do
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1809.11100