論文の概要: Leveraging Foundation Models for Enhancing Robot Perception and Action
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.26855v1
- Date: Thu, 30 Oct 2025 15:40:47 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-03 17:52:15.870842
- Title: Leveraging Foundation Models for Enhancing Robot Perception and Action
- Title（参考訳）: ロボットの知覚と行動の促進のための基礎モデルの導入
- Authors: Reihaneh Mirjalili,
- Abstract要約: この論文は、基礎モデルを体系的に活用してロボットの能力を高める方法について考察する。
この研究は4つの中核的な調査線を中心に構成されており、それぞれがロボティクスにおける根本的な課題に対処している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: This thesis investigates how foundation models can be systematically leveraged to enhance robotic capabilities, enabling more effective localization, interaction, and manipulation in unstructured environments. The work is structured around four core lines of inquiry, each addressing a fundamental challenge in robotics while collectively contributing to a cohesive framework for semantics-aware robotic intelligence.
- Abstract（参考訳）: この論文は、基盤モデルをどのように体系的に活用してロボット能力を高め、非構造環境におけるより効果的な局所化、相互作用、操作を可能にするかを研究する。
この研究は、ロボット工学の基本的な課題に対処しつつ、セマンティックスを意識したロボットインテリジェンスのための結束的なフレームワークに貢献する、という4つのコアラインを中心に構成されている。
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