4796 ورقة بحثية
يُعد SaFeR إطار عمل مبتكر لتوليد سيناريوهات اختبار القيادة الذاتية ذات الحساسية المتعلقة بالسلامة، حيث يوازن بين النقد العدائي، والجدوى الفيزيائية، والواقعية السلوكية من خلال توظيف أولوية واقعية قائمة على نموذج المحولات (Transformer) مع آلية انتباه تفاضلية، واستراتيجية إعادة أخذ عينات للرموز مقيدة بالجدوى مستمدة من التعلم التعزيزي غير المتصل بالإنترنت.
تقترح هذه الورقة إطار عمل لمؤثر كوبمان معزز بالشبكات العصبية يتعلم بشكل مشترك ديناميكيات النظام واستراتيجيات التحكم لتحقيق تحكم في الحلقة المفتوحة عالي الدقة ومنخفض الإشعاع للقساطر الروبوتية اللينة التي تعمل بضغط الهواء، متفوقة بذلك على النماذج القائمة على النماذج والمتغيرات الأخرى لمؤثر كوبمان في مهام تحديد الموقع والتوجه التجريبية.
تقترح هذه الورقة البحثية خوارزمية HBRB-BoW، وهي خوارزمية تدريب هرمية مطورة تدمج التدفقات العالمية ذات القيم الحقيقية للحفاظ على معلومات الوصف عالي الدقة قبل عملية التثني النهائي، مما يتغلب على فقدان الدقة في التجميع الثنائي التقليدي ويعزز بشكل كبير من القدرة التمييزية وأداء نظام ORB-SLAM في مهام إغلاق الحلقة وإعادة التموضع.
تُعد GarmentPile++ مساراً مبتكراً يدمج بين الاستنتاج القائم على الرؤية واللغة وإدراك القدرة المتاحة بصرياً والتعاون بين ذراعين لتمكين الاسترداد الآمن والدقيق لقطعة ملابس واحدة من أكوام مبعثرة، مما يسد الفجوة بين أبحاث معالجة قطعة الملابس الواحدة والسيناريوهات الواقعية.
تقدم هذه الورقة إطار عمل للتعلم العصبي العضلي الهيكلي القائم على الفيزياء، والذي يقوم بتدريب سياسة التحكم في هيكل خارجي للورك بالكامل في المحاكاة باستخدام التعلم التعزيزي وأولويات التآزر العضلي، وينجح في نقل السياسة إلى الأجهزة الصلبة دون الحاجة إلى بيانات التقاط الحركة أو ضبط إضافي، مع تحقيق انخفاضات كبيرة في التنشيط العضلي وقدرة المفاصل عبر ظروف مشي متنوعة.
تقدم هذه الورقة البحثية PRAM-R، وهو إطار عمل موحد يستفيد من موجه (router) بتوجيه من النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) وذاكرة هرمية ضمن بنية حلقية مزدوجة غير متزامنة لتحسين استخدام أنماط الاستشعار ديناميكيًا، مما يقلل بشكل كبير من التكاليف الحسابية وعدم استقرار التوجيه مع الحفاظ على دقة عالية في تتبع المسار في القيادة الذاتية.
تقدم هذه الورقة VANGUARD، وهي أداة إدراك هندسي خفيفة الوزن تمكن وكلاء الطائرات بدون طيار القائمة على النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) التي تعمل في بيئات محرومة من نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) من تقدير مسافة العينة الأرضية بدقة واستعادة المقياس المتري عبر الاستفادة من المركبات المكتشفة كمرتكزات بيئية، مما يقلل بشكل كبير من الهلوسة المكانية والإخفاقات الكارثية مقارنة بأحدث النماذج البصرية اللغوية.
تقدم هذه الورقة OmniPlanner، وهو إطار عمل موحد ومرتكز على الوحدات لتخطيط المسار يُمكّن الروبوتات الجوية والبرية وتحت المائية ذاتية القيادة من إجراء عمليات استكشاف وتفتيش قوية عبر بيئات متنوعة غير منظمة، وذلك من خلال دمج الاستراتيجيات الحجمية والقائمة على وجهة النظر مع طبقة تجريد للمنصات لتقليل إعادة الضبط عبر المجالات المختلفة إلى الحد الأدنى.
تقدم هذه الورقة البحثية وحدة تحكم للمناولة المتوافقة بالتدحرج داخل اليد باستخدام أيدٍ روبوتية متعددة الأصابع مزودة باستشعار لمسي، مع اشتقاق معادلات الحركة اللازمة والتحقق من صحة النهج من خلال كل من المحاكاة والاختبار التجريبي.
تقدم هذه الورقة RoboCasa365، وهو إطار عمل للمحاكاة واسع النطاق يتميز بـ 365 مهمة من مهام الحياة اليومية عبر 2,500 بيئة مطبخ متنوعة وبيانات عرض بشرية واصطناعية مكثفة، والمصمم لتوفير معيار قابل للتكرار لتقييم وتطوير سياسات الروبوتات العامة من خلال التحليل المنهجي لتنوع المهام، وحجم مجموعة البيانات، وتباين البيئات.