4389 ورقة بحثية
تُثبت هذه الورقة أنه في حين أن نواة لينكس القياسية غير مناسبة للتحكم في طيران الطائرات بدون طيار عالي التردد على جهاز Raspberry Pi 5 بسبب زمن التأخير المفرط، فإن نواة PREEMPT_RT تقلل بشكل كبير من تذبذب الأداء في أسوأ الحالات بنسبة تقارب 88%، رغم أن تباين التوقيت المتبقي يظل مدفوعاً بشكل أساسي بتنازع الذاكرة في الأجهزة.
تُثبت هذه الورقة أن تطبيق بنيات "خليط الخبراء" (MoE) ذات البوابات المتفرقة على سياسات التحكم القائمة على الرؤية يحسن بشكل كبير من أداء رياضة الباركور للروبوتات رباعية الأرجل على التضاريس الصعبة مقارنة بالشبكات العصبية متعددة الطبقات (MLPs) القياسية، محققةً ضعف معدل النجاح مع الحفاظ على الكفاءة الحسابية.
تقترح هذه الورقة معايير رئيسية لتحقيق تصحيح أخطاء سلس في أنظمة "ساحر أوز" الروبوتية، وتقدم بيئة محاكاة للواقع الافتراضي للمناولات المتنقلة مصممة لتلبية هذه المعايير.
تقترح هذه الورقة البحثية MGRPO، وهو إطار عمل مبتكر يجمع بين سياسات قائمة على نموذج Mamba وتحسين السياسة النسبي للمجموعات (GRPO) تحت نموذج التدريب المركزي والتعلم اللامركزي (CTDE) لتعزيز اتخاذ القرار طويل الأمد، والتنسيق بين الوكلاء، واستقرار التدريب لمهام المطاردة التعاونية في الروبوتات المائية المحاكية للأنظمة البيولوجية.
تستقصي هذه الورقة قدرة نماذج الرؤية واللغة (VLMs) على استنتاج الإمكانات الدلالية (semantic affordances) للروبوتات غير البشرية باستخدام مجموعة بيانات هجينة جديدة، كاشفةً عن أنه بينما تعمم هذه النماذج بشكل جيد عبر مختلف الأشكال المورفولوجية، فإنها تظهر نزعة ثابتة نحو التنبؤات المتحفظة التي تتميز بمعدلات منخفضة من الإيجابيات الكاذبة ولكن بمعدلات عالية من السلبيات الكاذبة، لا سيما في سيناريوهات استخدام الأدوات الجديدة.
يُعد LiveVLN إطار عمل خالٍ من التدريب يقضي على عقبة التوقف والانطلاق في الملاحة الرؤية-اللغوية عبر تداخل التنفيذ مع معالجة الملاحظات لتمكين نشر مستمر وأكثر سلاسة في العالم الحقيقي مع الحفاظ على أداء المعايير المرجعية.
تقدم هذه الورقة SafetyALFRED، وهو معيار مرجعي جديد يوسع بيئة ALFRED عبر إضافة مخاطر مطبخية من العالم الحقيقي لتقييم النماذج اللغوية الكبيرة متعددة الوسائط، مما يكشف عن فجوة كبيرة بين قدرتها على التعرف على المخاطر الأمنية في إعدادات الإجابة على الأسئلة الثابتة وقدرتها على التخفيف من تلك المخاطر بنشاط من خلال التخطيط المتجسد.
تقدم هذه الورقة البحثية إطار عمل RAPIDDS، الذي يوحد بين جدولة مستوى المهام وتكيف مستوى الحركة من خلال نمذجة السلوكيات المكانية والزمانية الفردية للبشر عبر دورات متعددة، مما يحسن بشكل كبير من كفاءة وسلامة وتفضيل المستخدم في العمل الجماعي بين الإنسان والروبوت مقارنة بالأنظمة غير التكيفية.
تقدم هذه الورقة البحثية R3D2، وهو نموذج انتشار خفيف الوزن بـخطوة واحدة يتيح الإدراج الواقعي واللحظي لأصول ثلاثية الأبعاد كاملة داخل مشاهد القيادة القائمة على الرندرة العصبية، وذلك عبر توليد ظلال وإضاءة منطقية، مما يتغلب على قيود طرق "Gaussian Splatting" ثلاثية الأبعاد التقليدية من أجل محاكاة القيادة الذاتية القابلة للتوسع.
تقدم هذه الورقة البحثية BOP-ASK، وهي مجموعة بيانات ضخمة تضم أكثر من 150 ألف صورة و33 مليون زوج من الأسئلة والأجوبة المستمدة من أوضاع الأجسام في الفضاء ثلاثي الأبعاد (6D)، والمصممة لتدريب واختبار نماذج الرؤية واللغة في مهام الاستنتاج الدقيق للتفاعل مع الأجسام، مثل التحديد الدقيق للمواقع ثلاثية الأبعاد، والتوافق الفيزيائي، والتخطيط المكاني متعدد الخطوات.