Papers de investigación

Resúmenes en lenguaje sencillo de las investigaciones más recientes sobre robótica: robots humanoides, cuadrúpedos, automatización industrial e IA.
499 artículos
Nuevo marco FEM simula sensores táctiles con precisión de fuerza sin precedentes
Robotics22 jun

Nuevo marco FEM simula sensores táctiles con precisión de fuerza sin precedentes

TaCauchy integra cómputo de fuerzas basado en FEM en Isaac Sim, extrayendo tensores completos de Cauchy para sensores táctiles basados en visión.

Hengfei Zhao, Yifan Xie, Junhao Gong, Yue Sun +5

ARC: Estimación Robusta Adaptativa Maneja Valores Atípicos y Ruido Desconocido en Localización en Tiempo Real
Robotics22 jun

ARC: Estimación Robusta Adaptativa Maneja Valores Atípicos y Ruido Desconocido en Localización en Tiempo Real

Un nuevo marco robusto adaptativo estima conjuntamente la posición de un robot y las estadísticas de ruido de las mediciones sin ajuste manual, incluso cuando la mitad de las lecturas de los sensores están corruptas por valores atípicos.

Alexandre Hadji-Thomas, Andrew Stirling, James R. Forbes

Cerebro Lento, Planificador Rápido: Manteniendo Robots Seguros Cuando la Visión por IA Tarda
Robotics22 jun

Cerebro Lento, Planificador Rápido: Manteniendo Robots Seguros Cuando la Visión por IA Tarda

Proponemos una arquitectura híbrida que combina un planificador local rápido y un Modelo de Lenguaje y Visión (VLM) lento. El planificador genera trayectorias candidatas dinámicamente factibles a alta frecuencia y el VLM proporciona juicio semántico de forma asíncrona con una latencia de 1–2 s. El desafío clave es salvar este desajuste temporal: ¿cómo puede el consejo obsoleto del VLM mejorar la selección de trayectorias en tiempo real?

Zhenghao "Mark'' Peng, Honglin He, Quanyi Li +2

GroundControl: Anticipando Fallos de Navegación en Agentes Visión-Lenguaje mediante Incertidumbre Consistente con la Trayectoria
Robotics21 jun

GroundControl: Anticipando Fallos de Navegación en Agentes Visión-Lenguaje mediante Incertidumbre Consistente con la Trayectoria

Nastaran Darabi, Divake Kumar, Sina Tayebati +2

Predicción Rápida de la Atención Humana Permite Navegación de Drones Guiada por Fijación en Tiempo Real
Robotics21 jun

Predicción Rápida de la Atención Humana Permite Navegación de Drones Guiada por Fijación en Tiempo Real

Fatma Youssef Mohammed, Grzegorz Malczyk, Kostas Alexis

Nuevos algoritmos de planificación de movimiento hacen que los robots continuos sean más resistentes
Robotics21 jun

Nuevos algoritmos de planificación de movimiento hacen que los robots continuos sean más resistentes

Investigadores han desarrollado algoritmos de planificación de movimiento que extienden significativamente la vida útil de los robots continuos — máquinas flexibles con forma de serpiente utilizadas en cirugía e inspección industrial.

Oxana Shamilyan, Ievgen Kabin, Zoya Dyka +2

Nuevo Mecanismo de Atención Trata las Poses de Robots como Elementos de Grupo, Mejorando el Rendimiento
AI19 jun

Nuevo Mecanismo de Atención Trata las Poses de Robots como Elementos de Grupo, Mejorando el Rendimiento

Investigadores han desarrollado un mecanismo de atención fundamentalmente nuevo donde cada token es un elemento de un grupo de Lie matricial — como una pose 2D o 3D — en lugar de un vector plano.

Przemyslaw Musialski

Generación de manos robóticas específicas para tareas a partir de demostraciones de movimiento de las yemas de los dedos humanos
Robotics19 jun

Generación de manos robóticas específicas para tareas a partir de demostraciones de movimiento de las yemas de los dedos humanos

Sha Yi, Nicklas Hansen, Xueqian Bai +3

MemoryWAM: La Memoria Persistente Hace que los Modelos de Acción Robótica Sean Más Rápidos e Inteligentes
Robotics19 jun

MemoryWAM: La Memoria Persistente Hace que los Modelos de Acción Robótica Sean Más Rápidos e Inteligentes

Sizhe Yang, Juncheng Mu, Tianming Wei +8

Nuevo algoritmo UBP2 usa la incertidumbre para aprender recompensas robóticas a partir de preferencias
AI18 jun

Nuevo algoritmo UBP2 usa la incertidumbre para aprender recompensas robóticas a partir de preferencias

Investigadores han desarrollado UBP2, un método de aprendizaje por refuerzo basado en preferencias que guía activamente la exploración equilibrando la recompensa esperada con la incertidumbre del modelo...

Mohamed Nabail, Leo Cheng, Jingmin Wang +1

Haz lo que yo hago: Convertir vídeos humanos cotidianos en datos para robots diestros
Robotics18 jun

Haz lo que yo hago: Convertir vídeos humanos cotidianos en datos para robots diestros

Haz lo que yo hago es un algoritmo de dos pasos que reconstruye y reorienta interacciones mano-objeto a partir de vídeos RGB monoculares hacia manos robóticas diestras multiarticuladas.

Bhawna Paliwal, Haritheja Etukuru, William Liang +3

Manipulación diestra de horizonte largo y cero ejemplos con razonamiento VLM fundamentado en 3D multivista
Robotics18 jun

Manipulación diestra de horizonte largo y cero ejemplos con razonamiento VLM fundamentado en 3D multivista

Jisoo Kim, Sangwon Baik, Taeksoo Kim +4

EBench: Un nuevo benchmark diagnostica las capacidades clave de robots de manipulación móvil
Robotics17 jun

EBench: Un nuevo benchmark diagnostica las capacidades clave de robots de manipulación móvil

Ning Gao, Jinliang Zheng, Xing Gao +22

Robotics17 jun

MOCHI limpia datos ruidosos de interacción entre múltiples humanos y objetos

MOCHI es un marco de dos etapas que limpia datos ruidosos de captura de movimiento de interacciones multi-humano-objeto mediante optimización de agarre manual y refinamiento basado en difusión.

Jiye Lee, Yonghun Choi, Jungdam Won

AI17 jun

Verificador visual ayuda a robots a mejorar su propia política sin reentrenamiento

Un nuevo marco llamado VERITAS combina una política robótica generalista con un verificador visual sin gradientes que evalúa acciones durante la inferencia, permitiendo que los robots d

Mingtong Zhang, Dhruv Shah

Modelo de Acción Geométrica Unifica la Predicción de Geometría y Acción para el Aprendizaje Robótico
AI16 jun

Modelo de Acción Geométrica Unifica la Predicción de Geometría y Acción para el Aprendizaje Robótico

Jisang Han, Seonghu Jeon, Jaewoo Jung +7

Human Universal Grasping: Un Modelo Que Aprende Agarre Naturales Diversos
Robotics16 jun

Human Universal Grasping: Un Modelo Que Aprende Agarre Naturales Diversos

Kevin Yuanbo Wu, Tianxing Zhou, Isaac Tu +5

T-Rex: Manipulación diestra reactiva al tacto con manos robóticas
Robotics16 jun

T-Rex: Manipulación diestra reactiva al tacto con manos robóticas

La destreza humana no depende solo de la vista; se fundamenta en la capacidad de sentir y reaccionar rápidamente a señales táctiles detalladas. Mientras que las tareas cotidianas...

Dantong Niu, Zhuoyang Liu, Zekai Wang +32

Control por impedancia predictivo para todo el cuerpo permite que robots con patas manejen empujes humanos de forma segura
Robotics15 jun

Control por impedancia predictivo para todo el cuerpo permite que robots con patas manejen empujes humanos de forma segura

Una nueva arquitectura de control de tres niveles permite que robots humanoides y cuadrúpedos rechacen empujes físicos humanos y contactos sostenidos...

Yongyan Cao

EgoGuide potencia los datos de entrenamiento robótico con guía AR y visión egocéntrica
Robotics15 jun

EgoGuide potencia los datos de entrenamiento robótico con guía AR y visión egocéntrica

Yue Xu, Mingtao Nie, Tianle Li +4