4223 ورقة بحثية
تقدم هذه الورقة نظاماً ذاتياً مبتكراً للطائرات بدون طيار التي يقل وزنها عن 100 جرام، يحقق إعادة بناء ثلاثي الأبعاد عالي الدقة للأجسام من خلال توظيف إطار عمل لاختيار وجهة النظر النشطة بـحلقة مغلقة للتكيف مع المسار في الوقت الفعلي، ومسار معالجة قائم على مجالات الإشعاع العصبي للرندرة النهائية الدقيقة.
تقدم هذه الورقة البحثية تحسين السياسة القائم على الانجراف (DBPO)، وهو إطار عمل ثنائي المراحل يُمكّن سياسات توليدية أصلية ذات خطوة واحدة للتحكم الروبوتي من خلال استيعاب الصقل التكراري ضمن التدريب ودعم التعلم المعزز عبر الإنترنت، مما يحقق أداءً عالي التردد ومنخفض زمن الاستجابة يتفوق على النماذج المرجعية الحالية متعددة الخطوات والخطوة الواحدة.
تقدم الورقة البحثية AutoSERL، وهو إطار عمل يعمل على أتمتة التعلم المعزز للروبوتات في العالم الحقيقي باستخدام عرض توضيحي واحد من خلال دمج التوجيه بالنافذة المنزلقة، واستعادة السلامة، وآليات الإنهاء التلقائي، مما يحقق أداءً فائقاً ومتانة عبر مهام متنوعة كثيفة الاتصال مقارنة بالنماذج المرجعية الحالية.
تقدم الورقة البحثية FetchMan، وهو مسار نقل من المحاكاة إلى الواقع (sim-to-real) متكامل النهايات يتغلب على قيود الأداء لنسخ السلوك الاصطناعي عبر تحسين السياسات باستخدام التعلم التعزيزي Flow-GRPO، مما يمكّن الروبوت البشري Unitree G1 من تحقيق نسبة نجاح 73.3% في مهام التلاعب الموضعي (loco-manipulation) في مشاهد غير مرئية مسبقاً.
تُعد RedLight-VLA هدف تدريب مبتكر لسياسات القيادة القائمة على الرؤية واللغة والأفعال (Vision-Language-Action)، حيث تجمع بين إعادة وزن السلوك المستمد من المسار ورؤوس مساعدة متوازية لتحسين الالتزام بالقواعد والتركيز السلوكي عند التقاطعات المنظمة بالإشارات، مما يقلل بشكل كبير من تجاوز الإشارة الحمراء وأخطاء المسار دون الحاجة إلى تعليقات توضيحية يدوية إضافية للقواعد.
تقدم هذه الورقة البحثية CogRun، وهو إطار عمل ذاتي التشغيل بالكامل يعمل على الأجهزة، يُمكّن الروبوتات الأرضية ذات المهام الحرجة للسلامة من أداء تعلم وقت التشغيل المرتكز معرفياً في بيئات غير معروفة دون خرائط مسبقة أو اتصال عبر دمج وكيل تعلم مبتكر مع وكيل عقلاني مخصص للسلامة.
يُعد RoboGesture إطار عمل شاملاً يعالج ندرة البيانات، وإهمال الجانب الصوتي، والمخاوف المتعلقة بالسلامة لتمكين الروبوتات البشرية من توليد إيماءات مصاحبة للكلام في الوقت الفعلي، ومتوافقة دلالياً، وخالية من الاصطدام، وذلك من خلال مجموعة بيانات مبتكرة، ومحاذاة هرمية بين الصوت والحركة، وفلترة سلامة تعتمد على التحكم التنبؤي بالنماذج.
تقترح هذه الورقة نموذجاً موحداً يعتمد على الانتشار ذاتي الانحدار (autoregressive diffusion-based model) يتعلم بشكل مشترك بنية الرسم البياني والميزات المكانية لتوليد رسوم بيانية ثلاثية الأبعاد كاملة وهرمية للمشاهد الداخلية من البدائيات الهندسية المرصودة، متفوقةً بذلك على النماذج المرجعية الحالية عبر مجموعات بيانات متنوعة ومقدمةً مقياس "غروموف-فاسترشتاين المدمج" (Fused Gromov-Wasserstein) مبتكراً للتقييم المنهجي.
تُعد Hydra إطار عمل جديد للتحكم الروبوتي يسد الفجوة بين نماذج العالم والتنفيذ في الوقت الفعلي من خلال توحيد الحالات البصرية والأفعال في فضاء كامن منفصل للتخطيط الفعال، مع استخدام مطابقة التدفق المستمر لترجمة هذه الخطط المنفصلة إلى أوامر فيزيائية سلسة.
إنَّ DREAM هو إطار عمل يُمكِّن التكيف القابل للتوسع لنماذج الرؤية واللغة والعمل (vision-language-action models) مع مساحات عمل جديدة من خلال التوليد التلقائي لبيانات الضبط الدقيق عبر إعادة البناء من الواقع إلى المحاكاة، وتخطيط المهام المدفوع بالنماذج اللغوية الكبيرة، ورندرة المسارات، مما يلغي الحاجة إلى عمليات التحكم عن بُعد البشرية المكلفة.