ROSplane 2.0: A Fixed-Wing Autopilot for Research
ROSplane 2.0 는 연구자들이 기존 자동 조종 장치 프레임워크에 첨단 기술을 쉽게 통합하고 시뮬레이션에서 실물 테스트로의 전환을 가속화할 수 있도록 ROS 2 기반의 경량 오픈소스 고정익 자율성 스택을 제공합니다.
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864 편의 논문
Phys2Real: Fusing VLM Priors with Interactive Online Adaptation for Uncertainty-Aware Sim-to-Real Manipulation
이 논문은 3D 가우스 스패팅, 비전 - 언어 모델 (VLM) 기반 물리 파라미터 추정, 그리고 불확실성 인식을 통한 상호작용 기반 온라인 적응을 결합한 'Phys2Real' 프레임워크를 제안하여, 시뮬레이션에서 실세계로 로봇 조작 정책을 전이할 때 발생하는 역학 불일치 문제를 해결하고 성공률을 획기적으로 향상시킵니다.
Sample-Based Hybrid Mode Control: Asymptotically Optimal Switching of Algorithmic and Non-Differentiable Control Modes
이 논문은 비미분 가능 모드와 알고리즘적 하이브리드 모드를 통합하여 정수 기반 최적화 및 샘플링 기법을 통해 최적의 모드 전환 시기와 지속 시간을 결정함으로써, 장기 계획과 고주파수 제어 간의 반응적 전환이 필요한 로봇 작업에서 점근적 최적성과 복잡한 행동 합성을 가능하게 하는 샘플 기반 하이브리드 모드 제어 프레임워크를 제안합니다.
Push Anything: Single- and Multi-Object Pushing From First Sight with Contact-Implicit MPC
이 논문은 다양한 물체와 다중 물체 환경에서도 실시간으로 작동하는 향상된 접촉-암시적 모델 예측 제어 알고리즘인 C3+ 를 제안하여, 물체 스캐닝부터 하드웨어 실행까지의 전체 파이프라인을 통해 높은 성공률로 정밀한 미끄럼 조작 (pushing) 을 가능하게 합니다.
AURASeg: Attention-guided Upsampling with Residual-Assistive Boundary Refinement for Onboard Robot Drivable-Area Segmentation
이 논문은 엣지 디바이스 배포 제약 하에서 로봇의 주행 가능 영역 분할 정확도와 경계 정밀도를 동시에 향상시키기 위해 잔여 보조 경계 정제 모듈과 주의 기반 점진적 업샘플링 디코더를 제안한 AURASeg 프레임워크를 소개합니다.
Real-Time Learning of Predictive Dynamic Obstacle Models for Robotic Motion Planning
이 논문은 부분적이고 잡음이 섞인 데이터로부터 실시간으로 비선형 예측 모델을 학습하기 위해 슬라이딩 윈도우 행크el DMD, 페이지 행렬 기반 특이값 임계값 처리, 그리고 카다조프 투영을 결합한 온라인 프레임워크를 제안하며, 이를 통해 잡음 제거와 다단계 예측을 수행하여 로봇 운동 계획에 통합 가능한 안정적인 분산 인식 능력을 입증했습니다.
Indicating Robot Vision Capabilities with Augmented Reality
이 논문은 인간과 로봇의 협업 시 로봇의 시야에 대한 인간의 오해를 해소하기 위해 증강현실 기반 시야 표시기 4 가지를 제안하고 실험을 통해 작업 공간에 직접 배치된 표시기가 정확도 향상에 가장 효과적임을 입증함과 동시에, 이를 활용한 6 가지 실무 가이드라인을 제시합니다.
ExpReS-VLA: Specializing Vision-Language-Action Models Through Experience Replay and Retrieval
이 논문은 압축된 경험 재생과 검색 증발을 통해 사전 훈련된 비전 - 언어 - 행동 (VLA) 모델을 특정 배포 환경에 맞게 31 초 만에 적응시키면서 catastrophic forgetting 을 방지하고 성능을 획기적으로 개선하는 ExpReS-VLA 방법을 제안합니다.
CAVER: Curious Audiovisual Exploring Robot
이 논문은 물체의 시각적 외관과 상호작용 시 발생하는 소리를 결합한 표현을 학습하고, 이를 통해 효율적인 탐색과 재료 분류 및 오디오 기반 모방 학습을 가능하게 하는 새로운 다중 감각 로봇 CAVER 를 제안합니다.
Contact-Safe Reinforcement Learning with ProMP Reparameterization and Energy Awareness
이 논문은 프로시저 모션 프라임 (ProMP) 재파라미터화와 에너지 인식 임피던스 제어기를 결합한 작업 공간 기반 강화 학습 프레임워크를 제안하여, 복잡한 3D 환경에서 접촉 안전성과 에너지 효율성을 보장하는 로봇 조작의 성공률과 궤적 매끄러움을 기존 방법보다 크게 향상시켰음을 보여줍니다.
Symmetry-Breaking in Multi-Agent Navigation: Winding Number-Aware MPC with a Learned Topological Strategy
이 논문은 분산형 다중 에이전트 내비게이션에서 발생하는 대칭성 유도 정체를 해결하기 위해 위상 불변량인 감김 수 (winding number) 를 기반으로 한 강화학습 플래너와 모델 기반 컨트롤러를 결합한 계층적 방법론인 WNumMPC 를 제안하고, 이를 통해 밀집된 환경에서도 충돌과 정체를 효과적으로 방지하며 시뮬레이션과 실제 로봇 실험에서 우수한 성능을 입증했습니다.
Bi-AQUA: Bilateral Control-Based Imitation Learning for Underwater Robot Arms via Lighting-Aware Action Chunking with Transformers
이 논문은 수중 환경의 조명 변화에 적응하면서도 양방향 제어의 힘 감지 장점을 유지하기 위해 조명 인식 액션 청킹과 트랜스포머를 결합한 새로운 양방향 제어 기반 모방 학습 프레임워크인 Bi-AQUA 를 제안하고, 다양한 수중 작업에서 기존 방법보다 뛰어난 성능을 입증합니다.
EchoVLA: Synergistic Declarative Memory for VLA-Driven Mobile Manipulation
이 논문은 이동형 조작을 위해 공간적 의미 지도와 작업 경험을 통합한 시너지 선언적 기억을 갖춘 'EchoVLA' 모델과 대규모 학습을 위한 'MoMani' 벤치마크를 제안하여, 기존 VLA 모델 대비 이동 및 조작 작업의 성공률을 획기적으로 향상시켰음을 보여줍니다.
Safe Autonomous Lane Changing: Planning with Dynamic Risk Fields and Time-Varying Convex Space Generation
이 논문은 동적 위험장 (DRF) 과 시간 가변 볼록 가능 공간 생성을 통합하여 제약 조건이 있는 iLQR 알고리즘으로 최적화하는 새로운 궤적 계획 파이프라인을 제안함으로써, 복잡한 자율 차선 변경 및 밀집된 교차로 환경에서 안전성, 효율성, 승차감을 동시에 확보하는 것을 목표로 합니다.
Dependent Reachable Sets for the Constant Bearing Pursuit Strategy
이 논문은 한 에이전트가 피드백 전략인 일정한 방위각 추종 전략을 사용하여 다른 에이전트를 추적할 때 발생하는 '의존적 도달 가능 영역'의 기하학적 특성과 경계를 이론적으로 규명하고 시뮬레이션을 통해 검증합니다.
XR-DT: Extended Reality-Enhanced Digital Twin for Safe Motion Planning via Human-Aware Model Predictive Path Integral Control
이 논문은 확장현실 (XR) 기반의 디지털 트윈 프레임워크인 XR-DT 와 이를 통해 인간 행동을 예측하고 안전한 로봇 경로를 계획하는 HA-MPPI 제어 모델을 제안하여, 인간과 로봇이 공유하는 공간에서의 안전하고 신뢰할 수 있는 상호작용을 가능하게 합니다.
Safe Model Predictive Diffusion with Shielding
이 논문은 안전성과 운동학적/동역학적 타당성을 보장하는 훈련 없는 확산 계획기 'Safe MPD'를 제안하며, 기존 방법들의 사후 보정 한계를 극복하고 복잡한 로봇 시스템에서 높은 성공률과 안전성을 실시간으로 달성함을 보여줍니다.
SORS: A Modular, High-Fidelity Simulator for Soft Robots
이 논문은 큰 비선형 변형, 재료의 비압축성, 접촉 상호작용 등 복잡한 물리적 현상을 정확하게 모사하고 확장성을 갖춘 모듈형 에너지 기반 유한요소법 프레임워크를 통해 소프트 로봇의 시뮬레이션과 실세계 적용 간의 격차를 해소하는 고충실도 시뮬레이터 'SORS'를 제안합니다.
VISO: Robust Underwater Visual-Inertial-Sonar SLAM with Photometric Rendering for Dense 3D Reconstruction
이 논문은 스테레오 카메라, IMU, 3D 소나를 융합하고 외부 파라미터 보정 및 광도 렌더링 기법을 도입하여 수중 환경에서 강인한 6 자유도 국소화와 고품질 밀도 3D 재구성을 실현하는 'VISO'라는 SLAM 시스템을 제안합니다.
InsSo3D: Inertial Navigation System and 3D Sonar SLAM for turbid environment inspection
이 논문은 탁한 수중 환경에서 3D 소나와 관성 항법 장치 (INS) 를 결합하여 오도메트리 드리프트를 효과적으로 보정하고 정밀한 대규모 3D 지도를 생성하는 InsSo3D 라는 SLAM 프레임워크를 제안합니다.