4796 ورقة بحثية
تقدم الورقة البحثية MEMO، وهو إطار عمل عصبي-رمزي يقوم بتجميع وتوليف تصحيحات اللغة الطبيعية ونجاحات المهام من مستخدمين متعددين في "كتاب مهارات" معزز بالاسترجاع، مما يمكّن الروبوتات من توليد مهارات عامة ديناميكياً وتحسين أدائها في مهام المناولة الجديدة.
تقدم هذه الورقة RoboMME، وهو معيار قياسي واسع النطاق ومجموعة من نماذج VLA المعززة بالذاكرة المصممة لتقييم وتطوير السياسات الروبوتية العامة بشكل منهجي في مهام المناولة طويلة الأمد والتي تعتمد على التاريخ.
تقدم هذه الورقة البحثية GIANT، وهو إطار عمل جديد لتخطيط مسارات الروبوتات المتعددة يجمع بين التكامل المساري العالمي والشبكات العصبية الرسومية الانتباهية لتحقيق تجنب تصادم قوي وعالي النجاح في البيئات المعقدة والديناميكية.
تقدم الورقة البحثية إطار عمل LEGS-POMDP، وهو إطار عمل معياري يدمج الملاحظات اللغوية والإيمائية والبصرية ضمن عملية ماركوف لاتخاذ القرار تحت حالة عدم اليقين (POMDP) للتعامل بفعالية مع عدم اليقين في هوية الكائن وموقعه من أجل بحث روبوتي قوي في العالم المفتوح.
تبحث هذه الورقة في قدرات التعميم لنموذج تأسيسي متعدد الوسائط تم ضبطه بدقة باستخدام بيانات تفاعلية اصطناعية متنوعة لمهمة جديدة وهي المساعدة التصحيحية مفتوحة المجموعة، مما يثبت أن الذكاء المساعد مفتوح المجموعة الفعال يتطلب مجموعات بيانات تشمل التجذر متعدد الوسائط، واستنتاج العيوب، والتعرض لسيناريوهات متنوعة.
تتناول هذه الورقة تحدي اكتشاف وتتبع الأشخاص من خلال مستشعر ليدار (LiDAR) مثبت على رافعة علوية عبر تنسيق مجموعة بيانات جديدة مشروحة، وتقييم كواشف ثلاثية الأبعاد مكيفة مثل VoxelNeXt وSECOND مع خوارزميات تتبع متكاملة، وإثبات الدقة العالية والجدوى في الوقت الفعلي لسد الفجوة بين معايير القيادة القياسية والاستشعار الصناعي العلوي.
تقترح الورقة البحثية CoIn3D، وهو إطار عمل عام للكشف عن الأجسام ثلاثية الأبعاد باستخدام كاميرات متعددة يحقق قدرة قوية على النقل عبر التكوينات المختلفة من خلال معالجة التفاوتات في الأولويات المكانية صراحةً عبر تعديل الميزات المدرك للمكان وتعزيز البيانات المدرك للكاميرا بدون تدريب.
تقدم الورقة البحثية GaussTwin، وهو توأم رقمي روبوتي في الوقت الفعلي يوحّد بين المحاكاة القائمة على الأسس الفيزيائية والتصحيح البصري القائم على تقنية Gaussian Splatting لسد الفجوة بين الواقع والمحاكاة، مما يعزز دقة التتبع ويمكّن مهام المناولة ذات الحلقة المغلقة القوية.
تقدم الورقة البحثية نظام SPIRIT، وهو نظام استقلالية مشتركة إدراكي ينتقل ديناميكيًا بين المناولة شبه المستقلة والتحكم عن بُعد اللمسي بناءً على تقديرات عدم اليقين للتعلم العميق المستمدة من النوى المماسية العصبية، مما يضمن أداءً روبوتيًا قويًا وموثوقًا حتى عندما يفشل الإدراك.
تقدم هذه الورقة نظاماً روبوتياً ثنائي الأذرع مدفوعاً بالتوأم الرقمي يدمج بين الاستشعار بالرؤية المجسمة (RGBD)، والتغذية الراجعة اللمسية، ونماذج اللغة المرئية المتطورة لتحقيق تصنيف قوي وفوري للمنسوجات وكشف الأجسام الغريبة من أجل إعادة التدوير المستدام المؤتمت.