864 편의 논문
이 논문은 동적 환경에서 다중 로봇 탐사의 견고성을 높이기 위해 실행 충실도 (execution fidelity) 를 기반으로 한 할당과 항법을 결합한 하이브리드 학습 및 계획 프레임워크인 VORL-EXPLORE 를 제안하며, 이를 통해 로봇 간 충돌을 사전에 방지하고 안전성과 효율성을 동시에 개선하는 것을 목표로 합니다.
이 논문은 단일 분산 정책으로 다양한 팀 크기와 물체 기하학적 구조를 가진 인간 - 물체 상호작용 (HOI) 을 가능하게 하는 Transformer 기반의 TeamHOI 프레임워크를 제안하며, 단일 인간 모션을 기반으로 한 마스킹된 적대적 운동 우선순위 (AMP) 전략과 형성 보상을 통해 현실적이고 일관된 협력 행동을 학습합니다.
이 논문은 프로펠러 구동 차량의 제어 할당을 위해 모터 토크 한계와 공기역학적 항력을 고려한 리만 계량을 도입하여, 항력으로 인한 포화 및 저회전 추력 손실을 효과적으로 방지하는 기하학적 프레임워크인 '항력 인식 공기역학적 조작성 (DAAM)'을 제안하고 그 수학적 특성을 증명합니다.
이 논문은 짧은 시간과 긴 시간의 두 가지 시간 척도를 통합한 '이중 지평선 하이브리드 내부 모델'을 제안하고, MATRIX 플랫폼을 통해 실제 하드웨어를 활용한 루프 검증으로 달 중력 환경의 거친 지형에서 4 족 로봇의 지속적인 점프를 성공적으로 구현했습니다.
이 논문은 장애물 회피와 고속 게이트 통과라는 상충되는 목표를 동시에 달성하기 위해 벡터 필드와 차분 가능한 물리 기반 학습을 결합한 'DiffRacing' 프레임워크를 제안하여, 시뮬레이션과 실제 환경에서 뛰어난 샘플 효율성과 견고한 드론 레이싱 성능을 입증합니다.
이 논문은 3D 객체 기하학과 텍스트 지시 간의 모달리티 격차를 해소하고 물리적 안정성과 의미론적 일관성을 갖춘 인간 잡기 자세를 생성하기 위해, 정교한 언어 라벨링 파이프라인과 affordance 인지 잠재 표현을 통합한 확산 기반 프레임워크인 AffordGrasp 을 제안합니다.
이 논문은 Robust Positive Invariant(RPI) 집합을 기반으로 자율 헬리콥터의 궤적 추적 오차에 대한 공식적으로 보장된 상한을 계산하는 체계적인 프레임워크를 제시하고, 이를 통해 상위 단계 궤적 계획에 활용 가능한 인증된 버퍼 영역을 제공하는 세 가지 제어기 아키텍처를 비교 분석합니다.
이 논문은 시각 정보를 기반으로 분기 선택과 이상 감지를 수행하여 다양한 조작 작업에서 초보 사용자의 자연스러운 시연과 복구를 가능하게 하는 대화형 로봇 기술 프로그래밍 프레임워크인 'See & Switch'를 제안하고 실험을 통해 그 유효성을 입증합니다.
이 논문은 HCI 연구와 자동화 주행 맥락에서의 차량 내 인터랙션, 주의, 설명 가능성 평가를 위해 실제 차량 실내와 가상 주행 환경을 결합한 오픈 소스 혼합 현실 주행 시뮬레이터 'MRDrive'를 소개하고, 이를 통해 수집된 눈 추적 및 터치 상호작용 데이터를 분석한 파일럿 연구를 제시합니다.
이 논문은 미지의 환경에서 보정 없이 작업을 수행하면서도 인간과의 안전한 상호작용을 가능하게 하는 적응형 비전 기반 제어 및 널-공간 상호작용을 결합한 중복 로봇의 새로운 제어 체계를 제안하고, 리아푸노프 방법을 통해 안정성을 증명하며 증강현실 기반 실험을 통해 그 성능을 입증합니다.
이 논문은 부분 관측성과 비정상성으로 인한 학습 간섭을 해결하기 위해 표현 학습과 조정 학습을 분리하는 3 단계 훈련 전략을 도입한 새로운 MARL 프레임워크 'DeReCo'를 제안하여, 다양한 물체와 환경에서 분산형 다중 로봇 협력 운반의 샘플 효율성과 일반화 성능을 크게 향상시켰습니다.
이 논문은 강화학습 기반의 보조 시스템인 IMCopilot 과 촉각 및 힘 정보를 통합한 MoDE-VLA 아키텍처를 결합하여, 기존 VLA 모델의 한계를 극복하고 복잡한 접촉 기반 양손 정교 조작의 성공률을 획기적으로 향상시키는 통합 프레임워크를 제안합니다.
이 논문은 뇌의 대뇌, 교뇌, 소뇌 구조에서 영감을 받아 고정된 고수준 지각과 실시간 운동 제어 모듈을 분리함으로써 계산 효율성과 재현성을 높이고 로봇 제어 성공률을 극대화하는 새로운 비전 - 언어 - 행동 (VLA) 아키텍처인 SaiVLA-0 를 제안합니다.
이 논문은 로봇 조작 및 적응적 인식에서 불확실성을 우연적 (aleatoric) 과 인식적 (epistemic) 요소로 분리하여 관측 복구와 제어 동작 조절 등 유형별 맞춤형 대응을 가능하게 함으로써, 기존 단일 불확실성 기반 접근법보다 성능을 획기적으로 향상시키는 경량 사후 프레임워크 'TRIAGE'를 제안합니다.
이 논문은 사전 학습된 모델의 한계를 극복하고 훈련 없이 3D 토폴로지와 다중 뷰 의미 인코딩을 활용하여 복잡한 3D 환경에서 자연어 기반 객체 위치 파악 (3D Visual Grounding) 의 새로운 최첨단 성능을 달성한 'UniGround'를 제안합니다.
이 논문은 물리적 상호작용이 항상 긍정적인 것은 아니며, 로봇에 대한 부정적 태도 (NARS) 가 높은 사용자는 물리적 접촉으로 인해 몰입도가 떨어지는 반면 디지털 매개 인터페이스가 더 효과적임을 밝혀, 다중 플레이어 게임에서 로봇의 상호작용 방식을 사용자의 성향에 맞춰 적응적으로 조정해야 함을 주장합니다.
이 논문은 촉각 센서 기반의 힘 추정치를 활용하여 다관절 손의 힘 분배를 최적화하고 물체의 질량 분포나 불안정한 접촉 조건에서도 안정성을 유지하도록 인체형 로봇의 전신 운동을 제어하는 새로운 프레임워크를 제안하고 실험을 통해 검증합니다.
이 논문은 빠른 운동, 저조도, 급격한 조명 변화와 같은 열악한 환경에서 기존 시각 SLAM 의 한계를 극복하고, 이벤트 카메라의 특성을 활용한 에지 인식 프론트엔드와 경량 깊이 모듈을 통합한 'Edged USLAM'을 제안하여 다양한 비행 시나리오에서 뛰어난 안정성과 국소화 정확도를 입증합니다.
이 논문은 LiDAR 와 카메라의 비동기적 데이터 샘플링 문제를 해결하기 위해, 동기화 및 비동기 시점에서 다중 모달 관측을 통합하여 3D 다중 객체 추적 성능을 혁신적으로 향상시킨 'Fusion-Poly'라는 새로운 공간 - 시간 융합 프레임워크를 제안합니다.
이 논문은 SE(3) 리 군 위의 누적 매개변수화와 코세라트 막대 이론을 결합하여 기하학적 국소 제어와 단위 쿼터니온 제약 해소를 가능하게 하는 일반화된 리 군 프레임워크를 제안함으로써, 다양한 연속형 소프트 로봇의 운동학, 정역학 및 동역학을 통합적으로 모델링하고 실시간 시뮬레이션 및 제어를 위한 효율적인 도구를 제공합니다.