연구 Papers

최신 로봇 공학 연구를 쉬운 말로 요약합니다 — 휴머노이드 로봇, 사족보행 로봇, 산업 자동화 및 인공지능.
499 논문
새로운 FEM 프레임워크, 촉각 센서 시뮬레이션에 전례 없는 힘 정밀도 제공
Robotics6월 22일

새로운 FEM 프레임워크, 촉각 센서 시뮬레이션에 전례 없는 힘 정밀도 제공

TaCauchy는 Isaac Sim에 FEM 기반 힘 계산을 통합하여 시각 기반 촉각 센서에 대한 완전한 코시 응력 텐서를 추출합니다.

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

ARC: 적응형 로버스트 추정으로 실시간 위치추정에서 이상치와 미지의 잡음 처리
Robotics6월 22일

ARC: 적응형 로버스트 추정으로 실시간 위치추정에서 이상치와 미지의 잡음 처리

새로운 적응형 로버스트 프레임워크가 수동 튜닝 없이 로봇의 위치와 측정 잡음 통계를 동시에 추정하며, 센서 판독값의 절반이 이상치로 오염되어도 작동합니다.

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

느린 두뇌, 빠른 계획자: AI 시각 처리가 느릴 때도 로봇 안전을 유지하는 방법
Robotics6월 22일

느린 두뇌, 빠른 계획자: AI 시각 처리가 느릴 때도 로봇 안전을 유지하는 방법

우리는 고속 지역 계획자와 느린 시각-언어 모델(VLM)을 결합한 하이브리드 아키텍처를 제안합니다. 계획자는 동적으로 실현 가능한 후보 궤적들을 생성하고 VLM은 비동기적으로 의미적 판단을 제공합니다.

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

GroundControl: 궤적 일관성 불확실성을 활용한 비전-언어 에이전트의 내비게이션 실패 예측
Robotics6월 21일

GroundControl: 궤적 일관성 불확실성을 활용한 비전-언어 에이전트의 내비게이션 실패 예측

Nastaran Darabi, Divake Kumar, Sina Tayebati +2

실시간 인간 시선 예측으로 드론 내비게이션 구현
Robotics6월 21일

실시간 인간 시선 예측으로 드론 내비게이션 구현

Fatma Youssef Mohammed, Grzegorz Malczyk, Kostas Alexis

새로운 모션 플래닝 알고리즘으로 연속체 로봇의 내구성 향상
Robotics6월 21일

새로운 모션 플래닝 알고리즘으로 연속체 로봇의 내구성 향상

연구진이 수술 및 산업 검사에 사용되는 유연한 뱀 모양의 기계인 연속체 로봇의 수명을 크게 연장하는 모션 플래닝 알고리즘을 개발했습니다.

Oxana Shamilyan, Ievgen Kabin, Zoya Dyka +2

새로운 어텐션 메커니즘, 로봇 자세를 군(group) 원소로 다뤄 성능 향상
AI6월 19일

새로운 어텐션 메커니즘, 로봇 자세를 군(group) 원소로 다뤄 성능 향상

연구진이 모든 토큰을 행렬 리 군의 원소(예: 2D 또는 3D 자세)로 처리하는 근본적으로 새로운 어텐션 메커니즘을 개발했습니다.

Przemyslaw Musialski

인간 손끝 시연을 통한 작업 특화 로봇 손 생성
Robotics6월 19일

인간 손끝 시연을 통한 작업 특화 로봇 손 생성

Sha Yi, Nicklas Hansen, Xueqian Bai +3

MemoryWAM: 지속적 메모리로 로봇 행동 모델을 더 빠르고 똑똑하게
Robotics6월 19일

MemoryWAM: 지속적 메모리로 로봇 행동 모델을 더 빠르고 똑똑하게

Sizhe Yang, Juncheng Mu, Tianming Wei +8

새 알고리즘 UBP2, 불확실성을 활용해 선호도로부터 로봇 보상 학습
AI6월 18일

새 알고리즘 UBP2, 불확실성을 활용해 선호도로부터 로봇 보상 학습

연구진이 개발한 UBP2는 선호 기반 강화학습 방법으로, 기대 보상과 모델 불확실성의 균형을 통해 탐색을 능동적으로 유도합니다.

Mohamed Nabail, Leo Cheng, Jingmin Wang +1

Do as I Do: 일상적인 인간 비디오를 손재주 있는 로봇 데이터로 변환하다
Robotics6월 18일

Do as I Do: 일상적인 인간 비디오를 손재주 있는 로봇 데이터로 변환하다

Do as I Do는 단일 시점 RGB 비디오에서 손-물체 상호작용을 재구성하고 다지 로봇 손에 리타겟팅하는 2단계 알고리즘이다.

Bhawna Paliwal, Haritheja Etukuru, William Liang +3

멀티뷰 3D 기반 VLM 추론을 활용한 제로샷 장기 정밀 조작
Robotics6월 18일

멀티뷰 3D 기반 VLM 추론을 활용한 제로샷 장기 정밀 조작

Jisoo Kim, Sangwon Baik, Taeksoo Kim +4

EBench: 모바일 조작 로봇의 핵심 능력을 진단하는 새로운 벤치마크
Robotics6월 17일

EBench: 모바일 조작 로봇의 핵심 능력을 진단하는 새로운 벤치마크

Ning Gao, Jinliang Zheng, Xing Gao +22

Robotics6월 17일

MOCHI, 여러 명의 물체 상호작용 노이즈 데이터를 정리하다

MOCHI는 손 그립 최적화와 확산 기반 미세 조정을 사용하여 노이즈가 있는 다중 인간-물체 상호작용 모션 캡처 데이터를 정리하는 2단계 프레임워크입니다.

Jiye Lee, Yonghun Choi, Jungdam Won

AI6월 17일

시각 검증기가 재학습 없이 로봇 스스로 정책 개선을 돕는다

VERITAS라는 새로운 프레임워크는 범용 로봇 정책과 그래디언트 없는 시각 검증기를 결합하여 추론 중에 행동을 평가함으로써, 로봇이 스스로 행동을 조정하고 개선할 수 있게 합니다.

Mingtong Zhang, Dhruv Shah

Geometric Action Model: 기하와 행동 예측을 통합하는 로봇 학습 프레임워크
AI6월 16일

Geometric Action Model: 기하와 행동 예측을 통합하는 로봇 학습 프레임워크

Jisang Han, Seonghu Jeon, Jaewoo Jung +7

인간의 보편적 파지: 다양하고 자연스러운 파지 동작을 학습하는 모델
Robotics6월 16일

인간의 보편적 파지: 다양하고 자연스러운 파지 동작을 학습하는 모델

Kevin Yuanbo Wu, Tianxing Zhou, Isaac Tu +5

T-Rex: 촉각 반응형 손재주 조작을 위한 로봇 손
Robotics6월 16일

T-Rex: 촉각 반응형 손재주 조작을 위한 로봇 손

인간의 손재주는 시각 이상을 필요로 하며, 미세한 촉각 신호를 느끼고 빠르게 반응하는 능력에 근본적으로 의존합니다. 일상적인 작업조차...

Dantong Niu, Zhuoyang Liu, Zekai Wang +32

전신 임피던스 모델 예측 제어로 보행 로봇이 사람의 밀침을 안전하게 견디다
Robotics6월 15일

전신 임피던스 모델 예측 제어로 보행 로봇이 사람의 밀침을 안전하게 견디다

새로운 3단계 제어 아키텍처를 통해 휴머노이드나 사족 보행 로봇이 사람의 물리적 밀침이나 지속적인 접촉을 견딜 수 있게 되었다.

Yongyan Cao

EgoGuide: AR 가이드와 자기중심 시각으로 로봇 학습 데이터 향상
Robotics6월 15일

EgoGuide: AR 가이드와 자기중심 시각으로 로봇 학습 데이터 향상

Yue Xu, Mingtao Nie, Tianle Li +4