「まるで一反もめん」と話題の“人型重機” JRも活用する技術を市販ロボに 国産スタートアップ人機一体
人機一体がJRで稼働中の人型重機技術を市販ロボットへ応用する試みを進めています。
ロボット
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倒れている人に声をかけ家族へ通知、「LOVOT 3.0」専用機能「転倒時声かけ通知」提供開始へ
家族型ロボット「LOVOT 3.0」が、倒れている人を検知し家族へ通知する新機能を提供開始します。
Preferred Robotics、JR東日本と鉄道インフラの維持管理ロボットを開発
Preferred RoboticsとJR東日本が鉄道インフラ維持管理ロボットを共同開発しました。
PRISM: Perception Reasoning Interleaved for Sequential Decision Making
LLMとVLMを連携させ、複雑なマルチモーダル環境でタスクを遂行するPRISMフレームワークが発表されました。
Long-Horizon Q-Learning: Accurate Value Learning via n-Step Inequalities
強化学習のQ学習において、長期的な学習の安定性と精度を向上させる「Long-Horizon Q-learning (LQL)」が…
HaM-World: Soft-Hamiltonian World Models with Selective Memory for Planning
HaM-Worldは、選択的記憶とハミルトニアン構造を持つ新しい世界モデルを提案しました。
Topology-Driven Anti-Entanglement Control for Soft Robots
ソフトロボットが絡まりを回避する新しい強化学習制御フレームワークが提案されました。
Creative Robot Tool Use by Counterfactual Reasoning
ロボットが因果推論を用いて、本来の目的外の道具を創造的に活用する技術が発表されました。
Unifying Goal-Conditioned RL and Unsupervised Skill Learning via Control-Maximization
目標条件付き強化学習と教師なしスキル学習を「制御最大化」という概念で統一する理論が発表されました。
EA-WM：イベント認識型生成ワールドモデルと構造化運動学-視覚アクションフィールド
ロボットの動きを正確に予測し、視覚的に生成する新しいワールドモデル「EA-WM」が開発されました。
想像をいつ信頼するか：世界行動モデルのための適応的行動実行
ロボットが予測と現実の乖離を検知し、行動計画を適応的に調整する新しい手法が開発されました。
ガウス平滑化を用いたソフト決定論的方策勾配
決定論的方策勾配（DPG）の学習安定性を向上させる新しい強化学習アルゴリズムが提案されました。