4348 ورقة بحثية
تقدم هذه الورقة GET-2D-1.0 وGET-3D-1.0، وهما مخططان للقبض لملقط GET غير المتماثل يستخدمان نهجي RGB-D ثنائي الأبعاد والشبكات ثلاثية الأبعاد على التوالي، مما يظهر تحسينات كبيرة في الأداء مقارنة بالنماذج المرجعية مع تسليط الضلاً على المقايضة بين السرعة العالية للطريقة ثنائية الأبعاد والمكاسب الطفيفة في الدقة للطريقة الأكثر استهلاكاً للحوسبة ثلاثية الأبعاد.
تتقصى هذه الورقة المقايضة بين تركيز الموارد في عدد أقل من الوكلاء الأكفاء مقابل توزيعها بين العديد من الوكلاء الأبسط، كاشفةً أن الاستراتيجية المثلى للتغطية متعددة الوكلاء تعتمد بشكل حاسم على كيفية تغير سرعة الوكيل مع صغر حجمه وزيادة معدلات الفشل المرتبطة بتقسيم الموارد.
تقدم هذه الورقة دوال الجهد العصبي متغيرة الطور (PNPF)، وهي إطار عمل للتعلم من العروض التوضيحية يقوم بتقدير متغيرات الطور مباشرة من تقدم الحالة لتمكين التحكم التفاعلي المستقر للمهام المعقدة ذات التقاطعات والاضطرابات الخارجية، متجاوزةً بذلك قيود الأنظمة الديناميكية التقليدية من الدرجة الثانية والأنظمة القائمة على الطور مفتوحة الحلقة.
تقيم هذه الورقة البحثية سلامة 72 نموذجاً من نماذج اللغات الكبيرة للتحكم في المساعدين الصحيين الروبوتيين باستخدام مجموعة بيانات جديدة تضم 270 تعليمات ضارة، مما يكشف أن أكثر من نصف النماذج تظهر معدلات انتهاك عالية، وأن النماذج المملوكة تتفوق بشكل كبير على النماذج ذات الأوزان المفتوحة، وأن مستويات السلامة الحالية لا تزال غير كافية للنشر السريري الآمن.
يُعد ATLAS أداة تعليض نمطية ترتكز على لوحة المفاتيح، مصممة لتقسيم الأفعال الروبوتية طويلة المدى، حيث تعمل على مزامنة البيانات متعددة الوسائط (الفيديو وإشارات الحس العميق) لتحسين كفاءة التعليض ودقة الحدود الزمنية بشكل كبير مقارنة بالأدوات الحالية التي تعتمد على الرؤية فقط.
تقدم هذه الورقة البحثية "Walk with Me"، وهو إطار عمل خالٍ من الخرائط يتيح للملاحة الروبوتية الخارجية طويلة المدى والمتوافقة اجتماعياً عبر الجمع بين نماذج الرؤية واللغة عالية المستوى للتخطيط الدلالي والاستدلال على السلامة، وبين سياسات الرؤية واللغة والعمل منخفضة المستوى للتنفيذ الروتيني.
تقدم هذه الورقة إطار عمل للتحسين ثنائي المستوى يجمع بين طريقة "الإنتروبيا المتقاطعة" والتحسين غير الخطي القائم على التدرج لاختيار مواقع الهبوط وحساب مدخلات التحكم الممكنة في آن واحد للروبوتات ذات الأرجل التي تعتمد على الحبال لتسلق الأسطح الرأسية، وهو ما تم التحقق من صحته على منصة ALPINE.
يُعد Three-Step Nav مخططاً هرمياً يعتمد على التعلم الصفري (zero-shot)، حيث يستفيد من النماذج اللغوية الكبيرة متعددة الوسائط لتحسين الملاحة القائمة على الرؤية واللغة عبر تنفيذ بروتوكول ثلاثي الرؤى يتضمن التخطيط العالمي الأمامي، ومحاذاة الهدف الفرعي الحالي، وتدقيق المسار الخلفي للقضاء على الانحراف وتحقيق أداء رائد في مجموعات بيانات R2R-CE وRxR-CE دون الحاجة إلى الضبط الدقيق.
يقدم هذا المقال نظرة شاملة على الإدراك البصري-اللمسي للأجسام في الروبوتات من خلال فحص الأساس البيولوجي للإدراك البشري متعدد الوسائط، ومراجعة التقدم في تقنيات الاستشعار والتقنيات الحسابية، وتحديد التحديات الراهنة واتجاهات البحث المستقبلية.
يتقصى هذا العمل تأثير تكرار التغذية الراجعة في التعلم التعزيزي التفاعلي للمهام الروبوتية ذات المساحات المستمرة، ويُظهر عدم وجود تردد أمثل واحد، وأن معدلات التغذية الراجعة يجب أن تُكيف ديناميكيًا مع الكفاءة المتزايدة للوكيل.