cs.RO Arbeiten | Gist.Science

Tutorial on Aided Inertial Navigation Systems: A Modern Treatment Using Lie-Group Theoretical Methods

Dieser Tutorial-Artikel bietet eine anwendungsorientierte Einführung in gestützte Inertialnavigationssysteme, indem er eine geometrische Formulierung auf Basis der verallgemeinerten Special-Euclidean-Gruppe SE₂(3) verwendet, um die Fusion von Inertialmessungen mit Hilfsdaten unter expliziter Berücksichtigung von Invarianz und Symmetrie zu erläutern und dabei moderne Erweiterungen wie äquivariante Filtermethoden vorzustellen.

Soulaimane BerkaneTue, 10 Ma💻 cs

RoTri-Diff: A Spatial Robot-Object Triadic Interaction-Guided Diffusion Model for Bimanual Manipulation

Der Artikel stellt RoTri-Diff vor, ein diffusionsbasiertes Imitationslernframework, das durch die explizite Modellierung der räumlichen triadischen Interaktion zwischen zwei Roboterarmen und einem Objekt stabile und kollisionsfreie bimanuelle Manipulationsaufgaben in Simulation und Realität verbessert.

Zixuan Chen, Nga Teng Chan, Yiwen Hou, Chenrui Tie, Zixuan Liu, Haonan Chen, Junting Chen, Jieqi Shi, Yang Gao, Jing Huo, Lin ShaoTue, 10 Ma💻 cs

Vision-Guided MPPI for Agile Drone Racing: Navigating Arbitrary Gate Poses via Neural Signed Distance Fields

Die vorgestellte Arbeit stellt ein vollständig onboardes, visuell geführtes Regelungsframework vor, das mithilfe eines neuartigen neuronalen Signed-Distance-Fields (Gate-SDF) und eines MPPI-Controllers agile Drohnenflüge durch beliebig platzierte und orientierte Tore ohne vordefinierte Referenzpfade ermöglicht.

Fangguo Zhao, Hanbing Zhang, Zhouheng Li, Xin Guan, Shuo LiTue, 10 Ma💻 cs

Kinematics-Aware Latent World Models for Data-Efficient Autonomous Driving

Die Arbeit stellt ein kinematikbewusstes latentes Weltmodell vor, das durch die Integration von Fahrzeugkinematik und geometrischer Überwachung die Dateneffizienz und Fahrleistung beim autonomen Fahren im Vergleich zu bestehenden Methoden verbessert.

Jiazhuo Li, Linjiang Cao, Qi Liu, Xi XiongTue, 10 Ma💻 cs

Soft Rigid Hybrid Gripper with Inflatable Silicone Pockets for Tunable Frictional Grasping

Die vorgestellte Arbeit präsentiert einen hybriden Greifer aus starren Schalen und aufblasbaren Silikon-Taschen, der durch aktive Druckregulierung die Reibung erhöht, um schwere, rutschige oder fragile Objekte sicher zu greifen, ohne die Greifkraft zu steigern.

Hoang Hiep Ly, Cong-Nhat Nguyen, Doan-Quang Tran, Quoc-Khanh Dang, Ngoc Duy Tran, Thi Thoa Mac, Anh Nguyen, Xuan-Thuan Nguyen, Tung D. TaTue, 10 Ma💻 cs

Faster-HEAL: An Efficient and Privacy-Preserving Collaborative Perception Framework for Heterogeneous Autonomous Vehicles

Der Artikel stellt Faster-HEAL vor, ein effizientes und datenschutzfreundliches Framework für die kollaborative Wahrnehmung heterogener autonomer Fahrzeuge, das durch feine Anpassung von Low-Rank-Visual-Prompts und pyramidenförmiger Fusion eine deutliche Leistungssteigerung bei minimalem Rechenaufwand ermöglicht.

Armin Maleki, Hayder RadhaTue, 10 Ma💻 cs

A Lightweight Digital-Twin-Based Framework for Edge-Assisted Vehicle Tracking and Collision Prediction

Diese Arbeit stellt einen leichten, auf digitalen Zwillingen basierenden Rahmen für die Fahrzeugverfolgung und Kollisionsvorhersage vor, der ohne komplexe Trajektorienvorhersagemodelle auskommt und sich durch geringen Rechenaufwand für den Echtzeit-Einsatz an Edge-Geräten in intelligenten Verkehrssystemen eignet.

Murat Arda Onsu, Poonam Lohan, Burak Kantarci, Aisha Syed, Matthew Andrews, Sean KennedyTue, 10 Ma💻 cs

A Distributed Gaussian Process Model for Multi-Robot Mapping

Die Autoren stellen DistGP vor, eine verteilte Methode für Multi-Roboter-Kartierung, die auf einem spärlichen Gauß-Prozess-Modell mit Gaußschem Glaubensausbreitung basiert und dabei eine höhere Genauigkeit sowie Robustheit bei asynchroner Kommunikation und kontinuierlichem Lernen im Vergleich zu zentralisierten Ansätzen und verteilten neuronalen Netzen erreicht.

Seth Nabarro, Mark van der Wilk, Andrew J. DavisonTue, 10 Ma🤖 cs.LG

Underwater Embodied Intelligence for Autonomous Robots: A Constraint-Coupled Perspective on Planning, Control, and Deployment

Diese Übersichtsarbeit entwickelt eine perspektive der unterwasserembodied intelligence, die Planung und Steuerung als untrennbar mit physikalischen, wahrnehmungs- und ressourcenbeschränkungen verknüpft betrachtet, um durch eine neue Fehler-Taxonomie und integrierte Forschungsrichtungen robuste autonome Systeme für reale Ozeanumgebungen zu ermöglichen.

Jingzehua Xu, Guanwen Xie, Jiwei Tang, Shuai Zhang, Xiaofan LiTue, 10 Ma💻 cs

Perceptive Variable-Timing Footstep Planning for Humanoid Locomotion on Disconnected Footholds

Diese Arbeit stellt einen onboard-fähigen, wahrnehmungsbasierten Misch-ganzzahligen modellprädiktiven Regelungsrahmen vor, der Fußplatzierung und Schrittdauer gemeinsam plant, um humanoiden Robotern eine robuste Fortbewegung auf diskontinuierlichen, unsicheren Untergründen zu ermöglichen.

Zhaoyang Xiang, Upama Pant, Ayonga HereidTue, 10 Ma💻 cs

Adaptive Capacity Allocation for Vision Language Action Fine-tuning

Die Arbeit stellt LoRA-SP vor, eine adaptive Feinabstimmungsmethode für Vision-Language-Action-Modelle, die durch eine dynamische, energiegesteuerte Kapazitätszuweisung die Übertragbarkeit und Multi-Task-Leistung von Robotern im Vergleich zu herkömmlichen LoRA-Ansätzen signifikant verbessert.

Donghoon Kim, Minji Bae, Unghui Nam, Gyeonghun Kim, Suyun Lee, Kyuhong Shim, Byonghyo ShimTue, 10 Ma💻 cs

Unifying Sidewinding and Rolling: A Wave-Based Framework for Self-Righting in Elongated Limbless and Multi-Legged Robots

Diese Studie untersucht durch biomechanische Analysen und robophysikalische Experimente an nachgebildeten Tausendfüßlern, wie morphologische Parameter wie die Beinlänge die Selbstaufrichtstrategien elongierter Roboter beeinflussen, und leitet daraus ein wellenbasiertes Rahmenwerk sowie Designrichtlinien für zuverlässiges Selbstaufrichten in unübersichtlichem Gelände ab.

Hangjun Liu, Jiarui Geng, Jinxuan Ding, Gengzhi He, Xiyuan Wang, Melisa Arukgoda, Joe DiGennaro, George Ubertalli, Grigoriy Blekherman, Baxi ChongTue, 10 Ma💻 cs

Cable-driven Continuum Robotics: Proprioception via Proximal-integrated Force Sensing

Diese Arbeit stellt eine neuartige Propriozeptionsmethode für kabelgesteuerte Kontinuumroboter vor, die durch die Integration von Seilspannungs- und Kraft-/Drehmomentsensoren sowie biomechanisch inspirierter Modellierung die dreidimensionale Kontaktkraftwahrnehmung und Formschätzung im Mikrobereich ermöglicht.

Gang Zhang, Junyan Yan, Jibiao Chen, Shing Shin ChengTue, 10 Ma💻 cs

LITHE: Bridging Best-Effort Python and Real-Time C++ for Hot-Swapping Robotic Control Laws on Commodity Linux

Die Arbeit stellt LITHE vor, eine leichte Softwarearchitektur für commodity-Hardware, die es ermöglicht, Echtzeit-Steuerungslogik in C++ dynamisch und unterbrechungsfrei von einem Python-basierten „Gehirn" zu aktualisieren, wodurch die Lücke zwischen hochleveliger KI und sicherer Echtzeit-Regelung in Robotersystemen geschlossen wird.

He Kai Lim, Tyler R. ClitesTue, 10 Ma💻 cs

SLNet: A Super-Lightweight Geometry-Adaptive Network for 3D Point Cloud Recognition

Die Arbeit stellt SLNet vor, einen super-leichtgewichtigen und geometrieadaptiven Backbone für die 3D-Punktwolken-Erkennung, der durch innovative Komponenten wie NAPE und GMU eine hohe Genauigkeit bei deutlich geringerem Rechenaufwand und weniger Parametern als bestehende Modelle erreicht.

Mohammad Saeid, Amir Salarpour, Pedram MohajerAnsari, Mert D. PeséTue, 10 Ma🤖 cs.LG

GSAT: Geometric Traversability Estimation using Self-supervised Learning with Anomaly Detection for Diverse Terrains

Das Paper stellt GSAT vor, einen selbstüberwachten Ansatz zur Schätzung der Geländebefahrbarkeit, der durch Anomalieerkennung in einem latenten Raum positive Proben identifiziert und so das Problem des Fehlens expliziter Negativbeispiele löst, um eine zuverlässigere autonome Navigation in verschiedenen Geländebedingungen zu ermöglichen.

Dongjin Cho, Miryeong Park, Juhui Lee, Geonmo Yang, Younggun ChoTue, 10 Ma💻 cs

HSC-VLA: Hierarchical Scene-Clearing for Robust Bimanual Manipulation in Dense Clutter

Das Paper stellt HSC-VLA vor, ein hierarchisches Framework für bimanuelle Manipulation in dichtem Chaos, das durch die Entkopplung von hochrangiger visueller Semantik und niedrigrangiger sensorischer Ausführung mittels einer expliziten Szenenbereinigung die Erfolgsrate im Vergleich zu monolithischen Baselines signifikant steigert.

Zhen Liu, Xinyu Ning, Zhe Hu, XinXin Xie, Yitong Liu, Zhongzhu PuTue, 10 Ma💻 cs

Inverse-dynamics observer design for a linear single-track vehicle model with distributed tire dynamics

Der Artikel stellt einen innovativen Inverse-Dynamics-Beobachter vor, der ein lineares Einspurmodell mit einer verteilten Reifendynamik in Form von hyperbolischen partiellen Differentialgleichungen kombiniert, um den Seitenwindwinkel und die Reifenkräfte ausschließlich aus Giergeschwindigkeit und Querbeschleunigung zu schätzen.

Luigi Romano, Ole Morten Aamo, Jan Åslund, Erik FriskTue, 10 Ma💻 cs

InterReal: A Unified Physics-Based Imitation Framework for Learning Human-Object Interaction Skills

Das Paper stellt InterReal vor, ein einheitliches physikbasiertes Imitationslern-Framework, das Humanoidenrobotern durch datenaugmentierte Hand-Objekt-Kontaktbeschränkungen und einen automatischen Belohnungslerner ermöglicht, komplexe Mensch-Objekt-Interaktionen sowohl in Simulation als auch auf dem realen Unitree G1-Roboter präzise und robust zu erlernen.

Dayang Liang, Yuhang Lin, Xinzhe Liu, Jiyuan Shi, Yunlong Liu, Chenjia BaiTue, 10 Ma💻 cs

ICLR: In-Context Imitation Learning with Visual Reasoning

Das Paper stellt ICLR vor, ein neuartiges Framework für kontextbasiertes Imitationslernen, das durch die Integration strukturierter visueller Schlussfolgerungen über zukünftige Robotertrajektorien in einen einheitlichen autoregressiven Transformer die Generalisierungsfähigkeit und Erfolgsrate von Robotern bei komplexen Manipulationsaufgaben im Vergleich zu bestehenden Methoden signifikant verbessert.

Toan Nguyen, Weiduo Yuan, Songlin Wei, Hui Li, Daniel Seita, Yue WangTue, 10 Ma💻 cs

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