4700 ورقة بحثية
يُعد YOPO إطار عمل ترانسفورمر (transformer) بسيطاً أحادي المرحلة، يوحد بين كشف الأجسام ثنائي الأبعاد وتقدير الوضعية بـ 9 درجات حرية (9-DoF) على مستوى الفئة من صور RGB أحادية العدسة دون الحاجة إلى عمق زائف أو نماذج CAD، محققاً أداءً هو الأفضل في فئته على عدة معايير قياسية.
تقدم هذه الورقة إطار عمل للتعلم اللامركزي والخالي من الاتصالات لفرق من الروبوتات رباعية الأرجل لنقل الأشياء غير القابلة للإمساك بشكل تعاوني عبر التلامس الفيزيائي وحده، وذلك باستخدام سياسة هرمية وصياغة مكافأة متخصصة لتحقيق تنسيق قوي وقابل للتوسع دون اقتران ميكانيكي صلب.
تقترح هذه الورقة مخطط حركة يعتمد على منحنيات بيزييه (Bézier curves) باستخدام التحكم التنبئي بالنموذج (MPC) مع دالة ليابونوف المتقطعة (CLF) ودالة حاجز كلفن (CBF) في الوقت الفعلي، مما يمكّن أساطيل الروبوتات المتعددة من الحفاظ على الاتصال، والملاحة في البيئات الغنية بالعوائق دون حدوث حالات استعصاء، والتعافي من فقدان الاتصال، كما تم التحقق من ذلك من خلال المحاكاة والتجارب على ثمانية طائرات "كريزي فلاي" (Crazyflie) رباعية المراوح.
تُعد NaviGait إطار عمل هرمي يجمع بين تحسين المسار والتعلم التعزيزي العميق لتخليق حركة ثنائية الأرجل قوية وبديهية عبر اختيار وتعديل أنماط المشي من مكتبة غير متصلة بالإنترنت بشكل طفيف، مما يؤدي إلى تبسيط تصميم المكافأة وتسريع التدريب مع الحفاظ على دقة عالية تجاه الحركات المرجعية.
تقدم هذه الورقة SynHLMA، وهو إطار عمل مبتكر يقوم بتوليف تسلسلات التلاعب باليد للأجسام المفصلية من خلال مواءمة تعليمات اللغة الطبيعية مع تمثيل منفصل للتفاعل بين الإنسان والشيء، مما يتيح توليد القبضات والتنبؤ بها والاستكمال بينها بشكل قوي لتطبيقات الذكاء الاصطناعي المجسد والروبوتات.
إن EgoMI هو إطار عمل يسد الفجوة في تجسيد الإنسان والروبوت في التعلم بالتقليد من خلال التقاط مسارات متزامنة للمنفذ النهائي والرأس النشط من عروض توضيحية بشرية بمنظور الشخص الأول، واستخدام سياسة مدعومة بالذاكرة لتمكين التلاعب بالجسم بأكمله بشكل قوي على الروبوتات شبه البشرية.
تُعد Pri4R طريقة بسيطة وفعالة تعزز نماذج الرؤية واللغة والعمل (Vision-Language-Action) بفهم ضمني لديناميكيات العالم من خلال تدريبها على التنبؤ بمسارات النقاط ثلاثية الأبعاد باستخدام معلومات رباعية الأبعاد متميزة، مما يحسن بشكل كبير من أداء المناولة الفيزيائية دون إضافة أي عبء إضافي عند الاستنتاج.
تقدم الورقة البحثية SPREAD، وهو إطار عمل يحافظ على الهندسة للتعلم بالتقليد مدى الحياة، يستخدم تحليل القيم المفردة لمحاذاة تمثيلات السياسة ضمن فضاءات فرعية منخفضة الرتبة واستراتيجية تقطير موجهة بالثقة للتخفيف من النسيان الكارثي مع تحقيق أداء رائد في معيار LIBERO.
تقترح هذه الورقة إطار عمل "SINDy" التكيفي الذي يدمج بين تحديد الديناميكيات غير الخطية المتناثرة القائم على البيانات وبين التحكم التكيفي بالمربعات الصغرى المتكررة لتحديد القوى المتبقية بفعالية ورفض اضطرابات الرياح، مما يظهر أداءً فائقاً في تتبع المسار مقارنة بمتحكمات PID وINDI الأساسية على طائرة "Crazyflie" خفيفة الوزن في البيئات المضطربة.
تقترح هذه الورقة إطار عمل تنبؤ متوافق تكيفي، موزع ومدرك للتشكيل، يولد حدود عدم يقين حساسة للمخاطر لفرض قيود الرؤية وضمان عمليات متعددة الروبوتات (قائد-تابع) آمنة وعالية الأداء في ظل أخطاء إدراك متباينة التباين.