4546 ورقة بحثية
تقترح هذه الورقة نموذجاً بديلاً قائماً على الشبكة العصبية لتحديد مكاسب الملاحة شبه المثلى لنموذج التناسب التناسبي النقي ثنائي الطور بكفاءة، مما يتيح تقليل جهد التوجيه مع استيفاء قيود زاوية الاقتراب للمركبات التي تعمل ديناميكياً هوائياً.
تقدم هذه الورقة طريقة قائمة على التعلم غير المتصل (offline learning) تستخدم بيانات المستشعرات الخاصة بالحركة (proprioceptive sensor data) للكشف عن أعطال الطرف الواحد في الروبوتات رباعية الأرجل، مما يمكنها من اختيار مشية ثلاثية الأرجل مناسبة بشكل مستقل لمواصلة العمل في البيئات الخطرة والديناميكية.
تقترح هذه الورقة إطاراً بايزياً لتتبع الأهداف المتعددة النشط يعالج أوجه القصور في سياسات الانتشار الحالية من خلال صياغة اختيار الخبير كمسألة "بانديت سياقي" (contextual bandit) غير متصلة بالإنترنت، وذلك باستخدام نموذج "الطبقة الأخيرة البايزي المتغير" لتقدير عدم اليقين التنبؤي ومعيار "الحد الأدنى من حد الثقة" (Lower Confidence Bound) لاختيار استراتيجية الخبير الأكثر موثوقية بمتانة لتكييف توليد الإجراءات.
تقدم هذه الورقة دراسة فيديو عبر الإنترنت لتقييم كيفية تأثير أنماط الإشارة المختلفة — وتحديدًا الحركة التعبيرية، والأضواء، والنصوص، والصوت — على دقة البشر وثقتهم وثقتهم عند التنبؤ بنوايا الملاحة لروبوت رباعي الأرجل في المساحات المشتركة.
تقدم هذه الورقة إطار عمل "إتقان خبرتك الخاصة" (MYOE)، الذي يستخدم نموذج فضاء حالة مزيج التفضيلات القابل للاستعلام (QMoP-SSM) لحساب ندم التفضيل، مما يمكّن الروبوتات العصبية من تعلم سلوكيات معقدة من بيانات عرض محدودة مع التغلب على مشكلات ندرة البيانات وتراكم الأخطاء المتأصلة في التعلم التقليدي من العروض التوضيحية.
تقدم هذه الورقة متحكماً هجيناً من نوع (PID-LQR) لهيكل خارجي للأطراف السفلية متكامل مع التصميم بمساعدة الحاسوب (CAD)، والذي يتفوق بشكل كبير على استراتيجيات (PID) و(LQR) التقليدية في المساعدة على الانتقال من وضع الجلوس إلى الوقوف، وذلك من خلال تحقيق دقة فائقة في تتبع المسار، وأزمنة استقرار أسرع، وأدنى حد من التجاوز عبر المزج الأمثل بين رفض الاضطرابات التكاملية والتحكم الخطي التربيعي.
تقترح هذه الورقة إطار عمل للتحكم في مسار التكامل المتكامل لنموذج التنبؤ بالمسار في فضاء الاعتقاد الحساس للمخاطر، والذي يفرض قيود القيمة المشروطة للمخاطر عند حد معين على هوامش سلامة المسار لإدارة عدم اليقين الكامن بفعالية، محققاً معدلات نجاح فائقة وصفر انتهاكات للتلامس في مهام المناولة الماهرة المعقدة مقارنة بالنماذج المرجعية المحايدة للمخاطر والمقيدة بالاحتمالات.
تقترح هذه الورقة إطار عمل موحداً قائماً على العناصر للتحكم في التشكيل، يقوم بنمذجة الأنظمة متعددة الوكلاء كأجسام مرنة منفصلة باستخدام مفاهيم ميكانيكا الأوساط المتصلة، مما يجسّر الفجوة بين النهجين القائمين على الصلابة والنهج القائم على مؤثر لابلاس من خلال استراتيجية تعميم لتقليل طاقة التشوه.
يُعد DINO-VO نظاماً للتقدير البصري للمسار أحادي العدسة من طرف إلى طرف، يعمل على تعزيز تقدير الحالة والتعميم عبر بيئات متنوعة من خلال دمج مُنتقي رقع متكيف وقابل للتفاضل، واستخراج ميزات متعدد المهام، وضبط حزم يعتمد على أولوية العمق العكسي للتغلب على قيود استراتيجيات الميزات الاستدلالية.
تقدم هذه الورقة منصة اختبار بنظام "الأجهزة في الحلقة" (hardware-in-the-loop) تُثبت أن أنظمة القيادة الذاتية المدعومة سحابياً معرضة بشكل حرج للآثار المشتركة للهجمات العدائية على نماذج الإدراك واختلالات الشبكة، والتي تعمل معاً على خفض دقة الكشف وزعزعة استقرار التحكم في الحلقة المغلقة.