4796 ورقة بحثية
تقدم هذه الورقة إطار عمل للتحكم قائم على التعلم يستفيد من التغذية الراجعة للحس العميق واللمس لتمكين حركة روبوت رباعي الأرجل ناعم ومزود بحواس، مما يحقق تحسينات ملحوظة في السرعة مقارنة بالنماذج المرجعية ذات الحلقة المفتوحة على كل من الأسطح المستوية والمائلة من خلال عملية تدريب مرحلية من المحاكاة إلى الواقع.
تقدم الورقة البحثية إطار عمل "الإدراك-المحاكاة-التقليد" (PSI)، وهو إطار عمل معياري يُمكّن الروبوتات من تعلم مهارات مناولة دقيقة من فيديوهات بشرية دون الحاجة إلى أي بيانات روبوتية، وذلك باستخدام المحاكاة لتصفية القبضات المتوافقة مع المهمة وتدريب مولد قبضات موجه نحو المهمة.
تؤكد هذه الدراسة التجريبية مدى قابلية تطبيق "قائمة فيتس" على التعاون الفيزيائي بين الإنسان والروبوت من خلال إثبات أن تخصيص التحكم في الموضع للبشر والتحكم في القوة للروبوتات يحسن أداء المهام بشكل كبير، ويقلل من الإفراط في المزج، ويعزز مقاييس تجربة المستخدم مثل الاستقلالية والاندماج مقارنة باستراتيجيات التخصيص الأخرى.
يُعد UP-SLAM نظاماً لتقدير الموقع ورسم الخرائط (SLAM) يعتمد على تقنية RGB-D في الوقت الفعلي للبيئات الديناميكية، ويحقق دقة فائقة في تحديد الموقع وجودة عالية في التصوير من خلال فصل التتبع عن رسم الخرائط عبر إطار عمل متوازي، مستخدماً شجرة أوكتري احتمالية للإدارة التكيفية لـ Gaussian، ومقدِّراً لعدم اليقين متعدد الأنماط وخالٍ من التدريب لتصفية الأجسام الديناميكية بمتانة، وميزات معززة بواسطة DINO لتحسين متانة الخريطة.
تقدم هذه الورقة البحثية إطار عمل RM-RL، وهو إطار عمل مبتكر يوحد بين التدريب عبر الإنترنت (online) والتدريب دون اتصال (offline) عبر استراتيجية "النموذج القدوة" لتوليد تسميات الأفعال المثلى تلقائياً، مما يلغي الحاجة إلى العروض البشرية ويحقق تحسينات كبيرة في الدقة والاستقرار لمهام التحكم في الروبوتات في العالم الحقيقي.
تقدم الورقة البحثية ETHOS، وهو عرض لمسي من النوع المواجه للروبوت يدمج بين التلاعب المتحكم فيه بعزم الدوران، والقطع المساعدة القابلة للتبديل، واستراتيجيات التحكم الخاضعة لمراقبة السلامة، لتمكين التفاعلات الاجتماعية الفيزيائية الطبيعية والديناميكية مثل عمليات التسليم والمصافحة (high-fives) في الواقع الافتراضي بدقة مكانية عالية وزمن انتقال منخفض.
تقدم هذه الورقة منصة "إيثوس" (ETHOS)، وهي منصة تجريبية تدمج شاشات اللمس من النوع المواجه (encountered-type) مع الواقع الافتراضي لتمكين وتقييم تفاعلات اجتماعية-فيزيائية جديدة بوساطة روبوتية —مثل المصافحة باليد والتحية بالقبضة— وذلك عبر فصل الاتصال الفيزيائي عن التجسد الروبوتي المرئي في البيئات الغامرة.
تقدم هذه الورقة البحثية "SKATER"، وهو روبوت بشري مبتكر مزود بعجلات تزلج سلبية وإطار تحكم يعتمد على التعلم التعزيزي العميق يحقق مشية "التحريك الدوراني" (swizzle gait)، مما يقلل من شدة الاصطدام بنسبة 75.86% وتكلفة النقل بنسبة 63.34% مقارنة بالمشي التقليدي لتعزيز كفاءة الطاقة وطول عمر المفاصل بشكل كبير.
تقدم الورقة البحثية نظام DexterCap، وهو نظام بصري منخفض التكلفة ومؤتمت يستخدم علامات مشفرة بالرموز لالتقاط التفاعلات الدقيقة بين اليد والأجسام بقوة تحت ظروف الانسداد الشديد، مصحوباً بإصدار مجموعة بيانات DexterHand لتعزيز الأبحاث في مجال التلاعب الماهر.
تقترح هذه الورقة البحثية مساراً لاستخراج الميزات باستخدام إشارات تخطيط العضلات الكهربائي السطحي (sEMG) ذات الـ 8 قنوات، مما يُمكّن نموذج "بيرسيبترون" متعدد الطبقات (MLP) خفيف الوزن من تحقيق أداء في تقدير عزم دوران المفاصل يضاهي أداء الشبكة التلافيفية الزمنية (TCN)، مما يقدم حلاً واعداً لسيناريوهات إعادة التأهيل بمساعدة الروبوتات ذات البيانات المحدودة.