대부분의 로봇 기술 습득 방법은 성능이 뛰어난 단일 해를 찾는 데 집중하지만, 이는 실제 환경에서 취약성을 초래할 수 있다.
Émiland Garrabé, Mahdi Khoramshahi, Stéphane Doncieux
DARP는 보정된 양팔 RGB-D-IR 데이터셋으로, 서로 보완적인 로봇 카메라 시점을 정렬해 측정 가능한 3D 인식을 지원한다.
Manish Kansana, Mohammed Yusuf Mujawar, Sudip Mittal +2
데이터 생성기는 장면 구성에 맞춰 객체 기준 시연 구간을 재타기팅해 로봇 경험을 확장한다.
Weiqi Wang, Zhi Li, Yudong Lei +7
Yuan Yin, Elias Ramzi, Marc Lafon +8
Yafei Zhang, Nan Wu
ChainSplat은 RGB 영상으로 변형 가능한 선형 물체의 간결한 물리 기반 디지털 트윈을 학습해 예측, 상태 추정, 조작을 가능하게 한다.
Seungyeon Kim, Noémie Jaquier
공공도로에서 tAV가 수행한 78회의 의무 차로 변경 실험 결과, 선행·후행 간격은 차선 횡단 직전 좁은 범위로 수렴하고 충돌 위험은 차로 진입 순간 정점에 이르렀다.
Abhinav Sharma, Md Abdullah Al Hasan, Danjue Chen +1
Zuojin Tang, Feifan Luo, Haoyun Liu +10
Haofeng Sun, Jiangbo Pei, Fei Kang +13
관찰 가능한 형질을 기반으로 한 식물 표현형 분석은 스트레스 탐지와 유전형 연계 육종 모두에서 현대 농업의 핵심 역할을 한다.
Ayman Laaroussi, Peter Hanappe, David Colliaux
STEP은 상태 전이를 명시적으로 모델링해 멀티모달 대규모 언어 모델의 장기 행동 예측을 향상하고, 인간-로봇 협업을 위한 실행 가능한 계획을 생성합니다.
Maitrey Gramopadhye, Prakash Baskaran, Xiao Liu +2
Mehdi El Krari, Jonathan Smith, Maria Fox
Su Wang, Yaochen Li, Min Yang +3
사전 학습된 VLA는 각 청크를 매번 처음부터 독립적으로 디노이즈하도록 학습되며, 일부만 채워진 버퍼를 본 적이 없다.
Zekai Li, Jiaming Tang, Zhijian Liu
대규모 언어 모델의 결정적 돌파구는 다양한 텍스트 데이터셋을 웹 규모로 학습해 인간 언어의 통합 표현을 익힌 데서 비롯되었다.
Kechen Liu, Ola Shorinwa
Andrea Drudi, Lorenzo Pichierri, Andrea Testa +1
S. Talha Bukhari, Yi Wei, Ruiqi Ni +2
제로샷 과제 간 조작에서는 로봇이 미세 조정 없이 새로운 과제를 수행해야 한다.
Jiaming Zhou, Qihang Zhang, Gangwei Xu +9
연속시간 세계 모델 ODEWorld가 LIBERO-LONG에서 83.2%의 과제 성공률을 기록하고, 언어 지시를 시각적 목표로 변환했다.
Dongxiu Liu, Haoyi Niu, Peng Cheng +5
Sangwoo Jung, Dongjae Lee, Chiyun Noh +1
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