4602 ورقة بحثية
تقترح هذه الورقة إطار عمل لتقدير الحالة يعتمد فقط على الحس العميق للروبوتات ذات الأرجل، والذي يستخدم قياسات تغطية المجموعات الخالية من التوزيع لضمان ملاحة متسقة وخالية من الانحراف، متجاوزةً بذلك قيود افتراضات الضجيج الغاوسي في نماذج الديناميكيات المتعلمة.
تُعد ManiDreams إطار عمل مفتوح المصدر ومعياري يعزز التلاعب الروبوتي القوي في ظل ظروف عدم اليقين من خلال دمج حالات عدم اليقين الإدراكية والبارامترية والهيكلية في حلقة تخطيط تعتمد على "العينة-التنبؤ-التقييد" فوق نماذج فيزيائية حدسية، مما يمكن السياسات الحالية من الحفاظ على أدائها تحت تأثير الاضطرابات دون الحاجة إلى إعادة التدريب.
تقدم هذه الورقة سير عمل تصنيعي قابل للتوسع ومتوافق مع المنسوجات يدمج الكتابة المباشرة للحبر متعدد المواد مع التطريز الآلي لإنشاء مستشعرات إجهاد متينة وقابلة للتمدد مدمجة مباشرة في الملابس لتتبع الحركة بدقة في تطبيقات الرياضة وإعادة التأهيل.
تقترح هذه الورقة البحثية إطار عمل RE-SAC، وهو إطار تعزيز لتعلم عميق تجميعي قوي يعمل على فك الارتباط صراحةً بين عدم اليقين العشوائي وعدم اليقين المعرفي من خلال التنظيم القائم على متباينة المسافة الاحتمالية (IPM) وتنوع مجموعة قيم Q، وذلك لتحقيق استقرار وأداء فائقين في التحكم في احتجاز أسطول الحافلات تحت ظروف حركة المرور المتقلبة.
تقدم هذه الورقة نموذج التحكم التنبئي بالنماذج القائم على مخطط بياني للقيود (GoC-MPC)، وهو إطار عمل لا يعتمد على التدريب يدمج التحكم التنبئي بالنماذج مع نموذج تسلسل قيود معمّم لتمكين التخطيط القوي عبر الإنترنت للمهام والحركة متعدد الوكلاء، بما يسمح بالتعامل مع المهام ذات الترتيب الجزئي، وتعيينات الوكلاء الديناميكية، والاضطرابات الواقعية دون الاعتماد على نماذج للبيئة.
تستنتج هذه الورقة حداً أدنى متسقاً ذاتياً وقابلاً للحساب للتكلفة المتوقعة الدنيا للمتحكمات ذات التغذية الراجعة السببية تحت الملاحظات الجزئية عبر تطبيق مبدأ غيبس التبايني، مما يقدم معيار أداء أكثر إحكاماً ودقة من النهج المعلوماتية الحالية التي تفشل في مراعاة الآثار المحدّة للمعلومات الناتجة عن التحكم الفعال.
تقترح هذه الورقة طريقة لتوسيع نطاق الضبط الدقيق للتعلم التعزيزي لنماذج الرؤية واللغة والأفعال للروبوتات من خلال الاستفادة من نماذج العالم ثلاثية الأبعاد التوليدية لإنشاء بيئات محاكاة متنوعة مدفوعة باللغة، مما يحسن بشكل كبير من أداء المحاكاة والنقل إلى العالم الحقيقي دون التضحو بتعميم النموذج.
تقدم هذه الورقة مشغلاً هوائياً ليفياً معززاً ذاتي الاستشعار، ملفوفاً ومبروماً، يستخدم سلك نيكل موصلاً وتغذية راجعة للحث لتحقيق تقدير دقيق للقوة ومنخفض التباطؤ من خلال مراقب هجين يجمع بين مرشح كالمان الموسع والتحسين المقيد، متجاوزاً بذلك التباطؤ الجوهري والقيود المتعلقة باستقبال الحس العميق في التصميمات التقليدية.
تقترح الورقة البحثية ViTac-Tracing، وهو إطار عمل موحد للتعلم بالتقليد البصري-اللمسي يدمج خسائر المهام المحلية والعالمية الموزونة مع نظام تحكم عن بُعد منخفض التكلفة لتحقيق تتبع قوي للأجسام القابلة للتشوه في بُعد واحد وبُعدين عبر أجسام متنوعة مرئية وغير مرئية.
تقدم هذه الورقة البحثية DROID-SLAM in the Wild، وهو نظام RGB SLAM قوي وفي الوقت الفعلي يحقق أداءً رائدًا في التتبع وإعادة البناء في البيئات الديناميكية المزدحمة من خلال الاستفيد من الضبط الحزمي القابل للتفاضل والمدرك لعدم اليقين لتقدير عدم اليقين لكل بكسل من عدم الاتساق في الميزات متعددة الرؤى.