このプレゼンテーションでは、協調ロボット チーム向けの AI を進歩させるためのジョンズ ホプキンス応用物理研究所の最近の取り組みに焦点を当てます。まず、異種システム間の自律性、調整、適応を可能にするという中核的な課題を枠組み化し、次にマルチロボット環境でのエージェントの動作をサポートするように設計されたスケーラブルなアーキテクチャを示します。講演は、遭遇した主な課題と進行中の研究開発から学んだ実践的な教訓で終わります。
重要な学習
このプレゼンテーションでは、協調ロボット チーム向けの AI を進歩させるためのジョンズ ホプキンス応用物理研究所の最近の取り組みに焦点を当てます。まず、異種システム間の自律性、調整、適応を可能にするという中核的な課題を枠組み化し、次にマルチロボット環境でのエージェントの動作をサポートするように設計されたスケーラブルなアーキテクチャを示します。講演は、遭遇した主な課題と進行中の研究開発から学んだ実践的な教訓で終わります。
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