865 편의 논문
이 논문은 RGB-D 센서, 촉각 피드백, 충돌 인식 모션 플랜닝을 갖춘 디지털 트윈 기반 양팔 로봇 시스템과 시각 언어 모델 (VLM) 을 통합하여, 변형 가능한 의류와 이물질을 실시간으로 분류 및 식별하는 자동화된 텍스타일 선별 시스템의 실현 가능성을 입증했습니다.
이 논문은 재활 치료의 접근성 향상과 치료사 및 환자의 부담 완소를 위해, 기존 반복 운동 훈련을 넘어 세션 전·중·후 전 과정에 걸쳐 협업 로봇 (코봇) 의 역할을 재정의하고 이를 실현하기 위한 과제와 기회를 제시합니다.
이 논문은 리만 다양체와 리 군 위에서 곡선을 유도하여 접선 및 법선 성분을 결합한 새로운 동적 시스템 프레임워크 (CDSM) 를 제안하고, 이를 통해 로봇의 안전하고 적응 가능한 동작 생성 및 안정성을 입증합니다.
이 논문은 자율주행 소프트웨어 개발의 효율성과 정확성을 높이기 위해 물리적 차량과 디지털 트윈을 동기화한 '차량-루프 (ViL)' 기반 테스트 프레임워크를 제안하며, 이를 통해 중앙 집중형 E/E 아키텍처에서의 안전하고 재현 가능한 검증을 가능하게 합니다.
이 논문은 환경 피드백을 통해 고수준 계획자와 저수준 제어기의 능력을 자동으로 정렬하고 상호 개선하는 자기 강화 사이클을 도입한 'HD-ExpIt' 프레임워크를 제안하여, 언어 조건부 조작 작업에서 오프라인 데이터만 사용하는 기존 계층적 확산 정책의 성능을 획기적으로 향상시킵니다.
이 논문은 오프라인 강화학습에서 데이터 분포 이탈과 민감한 하이퍼파라미터 튜닝 문제를 해결하기 위해, 원본 행동 공간의 Q-그래디언트를 미분 가능한 1-스텝 MeanFlow 정책을 통해 직접 전파하여 잠재 공간 정책을 고충실도로 개선하는 '잠재 정책 조종 (LPS)'을 제안하고, 이를 통해 로봇 작업에서 최첨단 성능을 달성함을 보여줍니다.
이 논문은 기하학적 비선형성과 대변형 조건에서도 유효하며, 구속 조건을 배제하고 킨매틱 임베딩을 통해 연속 병렬 로봇의 정적 거동을 정확하게 모델링하고 실험을 통해 검증한 방법을 제시합니다.
이 논문은 최적화 기반 그립 합성과 계획 기반 데모 생성 파이프라인을 통해 2 천만 프레임 규모의 대규모 합성 데이터셋 'UltraDexGrasp-20M'을 구축하고, 이를 기반으로 학습된 정책이 실제 환경에서도 다양한 물체에 대해 높은 성공률로 이족 로봇의 보편적 정교 그립을 실현함을 보여줍니다.
이 논문은 CT 영상이나 환자별 해부학적 구조를 기반으로 한 Cosserat-rod 모델과 접촉 인식 로봇 계획 파이프라인을 통합하여, 와우 이식 시 접촉력을 정밀하게 제어하고 잠금 및 좌굴과 같은 실패 모드를 방지함으로써 수술 안전성과 삽입 깊이를 향상시키는 방법을 제시합니다.
본 논문은 시야각 제한과 자기 가려짐 문제를 해결하기 위해 360 도 라이다 기반의 전방향 3D 지각과 시간 인식 어텐션 풀링을 활용한 엔드투엔드 비주얼 모터 정책 'Omni-Manip'을 제안하여, 로봇의 재배치 없이도 넓은 작업 공간에서 견고한 조작을 가능하게 합니다.
이 논문은 밀집 3D 매핑이나 정책 학습 없이도 시각 - 언어 사전 모델을 통합하여 개방형 환경에서 제로샷으로 효율적으로 항해할 수 있는 새로운 프레임워크인 OpenFrontier 를 제안합니다.
이 논문은 비선형 동역학 대신 학습된 선형 딥 쿠퍼만 (Koopman) 연산자를 사용하여 모델 예측 경로 적분 (MPPI) 제어의 계산 효율성을 크게 향상시키면서도 제어 성능을 유지하는 'MPPI-DK' 프레임워크를 제안하고, 시뮬레이션 및 4 족 로봇 실증 실험을 통해 그 유효성을 입증합니다.
이 논문은 3D LiDAR 기반 SLAM 에서 RANSAC 의 한계를 극복하고 노이즈 및 이상치에 강인한 최대 클릭 (maximal clique) 탐색을 기반으로 한 새로운 결정론적 루프 클로저 검증 알고리즘인 CliReg 를 제안하여, 다양한 환경에서 더 낮은 포즈 오차와 향상된 신뢰성을 달성함을 보여줍니다.
이 논문은 ROS 2 기반의 모듈화 아키텍처를 갖춘 연구용 경량 멀티로터 자동조종장치 ROScopter 의 설계와 시뮬레이션 및 하드웨어 환경에서의 테스트 방법을 설명하고, 기본 경로 추종 성능이 최첨단 자동조종장치와 유사하면서도 코드베이스가 훨씬 간결하고 모듈화되어 있음을 입증합니다.
이 논문은 동적 전신 조율 작업에서 발생하는 VLA 추론 효율성 및 의미적 지도 부재 문제를 해결하기 위해, 물리 인식형 다중-브레인 잠재 흐름 매칭과 견고한 추적을 활용한 의미 - 운동 의도 기반의 휴머노이드 전신 제어 프레임워크 'PhysiFlow'를 제안하고 그 유효성을 실험을 통해 입증했습니다.
이 논문은 관측 데이터를 8 개의 토큰으로 압축하는 이산 토크나이저 'CompACT'를 제안하여, 기존 세계 모델의 계산 병목 현상을 해결하고 실시간 제어에 실용적인 초고속 계획 능력을 가능하게 합니다.
이 논문은 시간 변화하는 유동 환경에서 마이크로 로봇을 이용한 세포 밀기 작업의 강인성과 추종 정확도를 향상시키기 위해, 모델 예측 제어 (MPC) 에 접촉 상태에 따라 활성화되는 SAC 기반의 잔차 학습 정책을 결합한 하이브리드 제어 방식을 제안하고 실험을 통해 검증했습니다.
이 논문은 비전 - 언어 - 행동 (VLA) 모델의 내부 표현을 선형 분류기로 관찰하고 최적 제어 기반의 경미한 개입을 통해 로봇의 행동을 실시간으로 원하는 방향으로 조정할 수 있음을 시뮬레이션 실험을 통해 입증합니다.
본 논문은 B-스플라인 궤적 최적화, GPU 네이티브 TSDF/ESDF 관측 파이프라인, 그리고 확장 가능한 GPU 네이티브 전신 계산을 통해 단일 암부터 고 DoF 휴머노이드까지 안전하고 역동적으로 동작하는 통합 모션 생성 프레임워크인 cuRoboV2 를 제안합니다.
이 논문은 고차원의 의미론적 이해와 저차원의 안전 제어 간의 격차를 해소하기 위해, 라플라스 유도장 변조 포아송 안전 함수를 활용한 'Safe-SAGE' 프레임워크를 제안하여 로봇이 환경의 맥락에 따라 차별화된 안전 마진으로 동적 환경을 안전하게 탐색할 수 있도록 합니다.