연구 Papers

최신 로봇 공학 연구를 쉬운 말로 요약합니다 — 휴머노이드 로봇, 사족보행 로봇, 산업 자동화 및 인공지능.
499 논문
GPT-6 Astra가 까다로운 로봇 작업에 시각과 촉각을 활용하는 방식
Robotics20일 전

GPT-6 Astra가 까다로운 로봇 작업에 시각과 촉각을 활용하는 방식

Astra는 시뮬레이션 로봇 조작에 시각·촉각 이미지를 활용하지만, 접촉 진단과 정밀한 수정 동작은 여전히 어렵습니다.

Chen Yang, Linzhe Shi, Hang Zhang, Mu Xu +2

LLM은 물리적 피드백과 반복 연습을 통해 로봇 조작을 어떻게 개선하는가
AI20일 전

LLM은 물리적 피드백과 반복 연습을 통해 로봇 조작을 어떻게 개선하는가

최첨단 LLM 에이전트는 로봇 조작 동작을 직접 생성하는 놀라운 역량을 보여 줍니다.

Zekai Li, Jiayi Yu, Jinlu Zhang +8

로봇의 물리 단어가 매니퓰레이터의 동작·접촉 예측과 동작 재사용을 돕는다
Robotics20일 전

로봇의 물리 단어가 매니퓰레이터의 동작·접촉 예측과 동작 재사용을 돕는다

PhysWord는 재사용 가능한 시각·촉각 동작 표현을 활용해 로봇 매니퓰레이터가 미래의 동작과 접촉을 예측하도록 돕습니다.

Jiaming Liu, Xinghao Zhu, Yiming Zhang +8

SparseMax-dSTL로 건전한 시간 논리 궤적 최적화 구현
Robotics21일 전

SparseMax-dSTL로 건전한 시간 논리 궤적 최적화 구현

Sai Sandeep Damera, Ryan Matheu, John S. Baras +1

로봇은 왜 내비게이션 목표에 도달하고도 제대로 멈추지 못할까
Robotics21일 전

로봇은 왜 내비게이션 목표에 도달하고도 제대로 멈추지 못할까

Xinhao Liu, Yunsheng Tian, Yuheng Qiu +4

다양한 핀·기어·너트 조립을 위한 정밀 고유수용감각 기반 시뮬레이션-실세계 전이
Robotics21일 전

다양한 핀·기어·너트 조립을 위한 정밀 고유수용감각 기반 시뮬레이션-실세계 전이

핀은 단면 형상, 크기, 종횡비, 질량, 길이가 다양하며, 각 면의 간극은 1.0–1.5 mm입니다.

Antonia Bronars, Younghyo Park, Kushal Kedia +1

로봇은 사람들이 정말 원하는 것을 더 잘 묻는 법을 배운다
AI22일 전

로봇은 사람들이 정말 원하는 것을 더 잘 묻는 법을 배운다

선호 학습 방법을 통해 로봇은 명세가 불충분한 사람의 피드백을 감지하고 초기 가정을 개선해 더 초점을 맞춘 질문을 할 수 있습니다.

Helena Merker, Nick Walker, Andreea Bobu

더 나은 조명 조건에서의 궤도 자율 우주선 검사를 위한 능동 인지
Robotics22일 전

더 나은 조명 조건에서의 궤도 자율 우주선 검사를 위한 능동 인지

Sagarika Rao Valluri, Benjamin Riviere

수경 재배 상추 수확을 위한 경로 안전 시뮬레이션-실물 전이 학습
Robotics22일 전

수경 재배 상추 수확을 위한 경로 안전 시뮬레이션-실물 전이 학습

Al Bashir, Partho Ghose, Yibin Wang +4

지도된 놀이와 계획을 통한 로봇의 정교한 조작
AI23일 전

지도된 놀이와 계획을 통한 로봇의 정교한 조작

지도된 놀이를 통한 로봇의 손재주 조작은 제한된 목표 없는 인간 놀이를 접촉 중심의 자율 데이터, 행동 조건부 세계 모델, 놀이 유도 MPC를 통한 목표 지향 제어로 전환합니다.

Botao He, Yiming Dou, Yiannis Aloimonos +3

GeoState, 로봇이 현재 카메라 시야 너머의 3D 장면을 예측하도록 돕다
AI23일 전

GeoState, 로봇이 현재 카메라 시야 너머의 3D 장면을 예측하도록 돕다

GeoState는 시점 분리형 3D 기하 상태를 예측한 뒤, 요청된 카메라 시점에 맞춰 디코딩합니다.

Hongchang Liu, Jian Liu, Yujuan Ding +5

공진화하는 로봇 훈련 환경은 정책의 학습과 적응을 어떻게 개선하는가
AI23일 전

공진화하는 로봇 훈련 환경은 정책의 학습과 적응을 어떻게 개선하는가

Tianjiao Yu, Zhilin Ou, Yifan Shen +5

정교한 조작이 가능한 로봇, 하나의 월드 액션 모델로 보고 예측하고 계획하다
Robotics24일 전

정교한 조작이 가능한 로봇, 하나의 월드 액션 모델로 보고 예측하고 계획하다

Zirui Wu, Chen Guo, Tianjian Jiang +11

T2-z, 테스트 시점 로봇 월드 모델의 환경 잠재 변수 최적화
AI24일 전

T2-z, 테스트 시점 로봇 월드 모델의 환경 잠재 변수 최적화

T2-z는 환경 잠재 변수 조건화를 통해 로봇 월드 모델을 확장합니다.

Chenyuan Zhou, Yining Hong, Huang Huang +9

로봇 정책은 가치 예측을 메모리로 전환해 온라인 학습한다
Robotics24일 전

로봇 정책은 가치 예측을 메모리로 전환해 온라인 학습한다

VaM은 과제 진행 상황 예측을 캐시에 저장해 로봇 정책이 시연 데이터와 배포 경험을 바탕으로 더 효율적으로 학습하도록 돕습니다.

Wenye Yu, Yijin Chen, Kaiyi Xiong +7

희소한 인간 안내로 실제 환경의 객체 조작 작업을 학습하는 이동 로봇
AI25일 전

희소한 인간 안내로 실제 환경의 객체 조작 작업을 학습하는 이동 로봇

Zhefei Gong, Hefeifei Jiang, Zehao Wang +1

가중치로 실제 로봇 동작용 휴머노이드 제어기를 생성하는 확산 모델
Humanoid25일 전

가중치로 실제 로봇 동작용 휴머노이드 제어기를 생성하는 확산 모델

Huixuan Cheng, Bike Zhang, Shankar Sastry +1

명령의 안전성을 먼저 확인하는 자율주행 AI
Robotics25일 전

명령의 안전성을 먼저 확인하는 자율주행 AI

SafeDriveVLA는 주행 모드 레이블과 세계 모델을 활용해 주행 장면과 내비게이션 명령을 대조하고 위험한 행동을 줄입니다.

Shaoyuan Xie, Zihan Zhang, Jingxuan Wang +6

EmbodiedEvo: 코딩 에이전트가 물리 로봇 작업을 위한 재사용 가능한 기술을 구축하다
Robotics26일 전

EmbodiedEvo: 코딩 에이전트가 물리 로봇 작업을 위한 재사용 가능한 기술을 구축하다

코드가 곧 세계는 물리적 환경과의 상호작용을 두 단계의 코드로 구성합니다.

Wenyi Li, Yizhe Chi, Youjie Zheng +8

품질 라벨은 로봇 VLA 사전 학습을 개선하지만, 방법 선택도 중요합니다
AI26일 전

품질 라벨은 로봇 VLA 사전 학습을 개선하지만, 방법 선택도 중요합니다

Mingxuan Yan, Litian Gong, Dihong Huang +19