4461 ورقة بحثية
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.
تقترح هذه الورقة طريقة eCP، التي تعزز التنبؤ المطابق لتقدير عدم اليقين طويل الأمد من خلال دمج التماثل الهندسي عبر متوسط المجموعات للنماذج مسبقة التدريب، مما يؤدي بشكل مثبت إلى تقليل درجات عدم المطابقة وإنتاج مجموعات تنبؤ أكثر حدة، لا سيما عند مستويات الثقة العالية.
تقدم هذه الورقة إطار عمل مفتوح المصدر وقابلاً لإعادة الإنتاج لتحديد موقع مصدر الرائحة بواسطة طائرة بدون طيار ذاتية القيادة، يستخدم مجموعة مستشعرات دنيا وسياسة ملاحة قائمة على التعلم من المحاكاة إلى الواقع لتحديد مواقع مصادر الرائحة في البيئات المضطربة دون الحاجة إلى رسم خرائط غازية صريحة أو بنية تحتية خارجية، مع دمج الرؤية اختيارياً لتعزيز الأداء.
تقترح هذه الورقة البحثية Visual-RRT (vRRT)، وهو مخطط حركة مبتكر يجسّر الفجوة بين الاستكشاف القائم على أخذ العينات والاستغلال القائم على التدرج لتمكين الملاحة الروبوتية نحو أهداف بصرية محددة بواسطة صور أو فيديوهات، بدلاً من اشتراط تكوينات مفاصل عددية صريحة.
تقدم الورقة البحثية PHASE، وهو إطار عمل للعب الذاتي مدرك للسياق يولد سيناريوهات حركة مرور واقعية وقابلة للتحكم ومتنوعة على الطرق السريعة تتضمن أنواعاً مختلفة من المركبات، محققاً انتقالاً فائقاً في وضع الصفر إلى البيانات الواقعية وتحسناً في واقعية السلوك مقارنة بالنماذج المرجعية الحالية دون الاعتماد على المحاكاة المباشرة للخبير.
تقترح هذه الورقة بنية مترجم حديثة متعددة المراحل تترجم لغة ASAM OpenSCENARIO 2.1 الوصفية مباشرة إلى سلوكيات قابلة للتنفيذ في بيئة CARLA باستخدام واجهة أمامية تعتمد على ANTLR4 ووسط برمجِي دلالي، مما يتيح اختباراً قائماً على السيناريوهات مدفوعاً بالنيات ومعلناً دون الاعتماد على أدوات تحليل قديمة أو أدوات حل منطقية خارجية.
تقدم هذه الورقة إطار عمل يعتمد على المحولات (Transformer) تم تدريبه باستخدام خوارزمية تحسين السياسة القريبة (PPO) لتقليم العقد الزائدة في رسوم الاستكشاف الروبوتية ديناميكياً، مما يحقق تقليلاً في الحجم يصل إلى 96% مع ضمان أداء استكشاف ثابت عبر بيئات متنوعة.
تدمج هذه الدراسة المسحية المجال الناشئ للذكاء الاصطناعي في المدار عبر تقديم تصنيف موحد ورؤية شاملة على مستوى النظام لكل من التعلم الاتحادي، وخوارزميات الوكلاء المتعددين، ونماذج الاستشعار التعاوني المصممة لتمكين اتخاذ القرار المستقل والمنسق في كوكبات الأقمار الاصطناعية تحت قيود تشغيلية صارمة.