Gradient-based Nested Co-Design of Aerodynamic Shape and Control for Winged Robots
이 논문은 고정익 글라이더의 착륙 및 착지 과제를 위해 공력 형상과 운동 계획기를 동시에 최적화하는 일반 목적의 그라디언트 기반 중첩 코-디자인 프레임워크를 제안하며, 신경망 대리 모델을 통해 복잡한 유동 조건을 모델링하고 기존 방법론의 한계를 극복하여 계산 효율성과 성능을 동시에 향상시킵니다.
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694 편의 논문
Stability-Guided Exploration for Diverse Motion Generation
이 논문은 안정성 기반 샘플링과 RRT 스타일 탐색을 결합하여 로봇의 형태나 작업에 구애받지 않고 다양한 장기적 조작 전략을 자동으로 발견할 수 있는 새로운 방법을 제안합니다.
HybridMimic: Hybrid RL-Centroidal Control for Humanoid Motion Mimicking
이 논문은 예측된 접촉 상태와 원심력 기반 제어기를 결합하여 인간 모션 모방의 물리적 실현 가능성을 높이고, 부스터 T1 휴머노이드 로봇 실험을 통해 기존 강화학습 대비 13% 의 위치 추적 오차 감소를 입증한 'HybridMimic' 프레임워크를 제안합니다.
A Multi-Layer Sim-to-Real Framework for Gaze-Driven Assistive Neck Exoskeletons
이 논문은 가상현실 기반의 데이터 수집과 다층 시뮬레이션-실제 프레임워크를 통해 눈동자 시선만으로 머리의 움직임을 예측하는 개인화된 보조 목 엑소스켈레톤 제어 시스템을 개발하고 검증한 연구입니다.
A Comprehensive Analysis of the Effects of Network Quality of Service on Robotic Telesurgery
이 논문은 NetFI 라는 새로운 네트워크 결함 주입 도구를 활용하여 패킷 손실, 지연 및 통신 단절이 15 명의 참가자가 수행한 원격 수술 작업의 성능, 안전성 및 작업 부하에 미치는 영향을 정량적으로 분석하고, 원격 수술의 운영 한계와 강건한 제어 전략 개발을 위한 기초를 마련했습니다.
Learning-Based Robust Control: Unifying Exploration and Distributional Robustness for Reliable Robotics via Free Energy
이 논문은 자유 에너지 원리에 기반하여 환경 역학과 보상을 동시에 학습하면서도 인지적 불확실성에 대한 분산 강인성을 보장하는 새로운 제어 모델을 제안함으로써, 시뮬레이션과 실제 로봇 (Franka Research 3) 간의 차이를 줄이고 미세 조정 없이도 반복 가능한 조작 작업을 가능하게 합니다.
Receding-Horizon Nullspace Optimization for Actuation-Aware Control Allocation in Omnidirectional UAVs
이 논문은 비대칭 모터 동역학을 고려하고 공극 (nullspace) 최적화를 통해 모터 명령의 진동을 억제하고 궤적 추종 성능을 향상시키는 재귀적 시간 지평 기반의 제어 할당 전략을 제안합니다.
RoboCritics: Enabling Reliable End-to-End LLM Robot Programming through Expert-Informed Critics
이 논문은 로봇 프로그래밍의 안전성과 신뢰성을 확보하기 위해 전문가 지식을 기반으로 한 운동 수준 비판자 (critics) 를 도입하여 LLM 이 생성한 코드의 오류를 실시간으로 감지하고 수정하는 'RoboCritics' 프레임워크를 제안하고, 이를 통해 비전문가도 안전하고 효율적으로 로봇을 프로그래밍할 수 있음을 실증합니다.
MotionBits: Video Segmentation through Motion-Level Analysis of Rigid Bodies
이 논문은 의미론적 그룹링의 한계를 극복하기 위해 운동학적 비틀림 동등성에 기반한 '모션빗 (MotionBit)' 개념과 벤치마크, 학습 없는 그래프 기반 분할 방법을 제안하여 물리적 상호작용 이해를 위한 새로운 분할 패러다임을 제시합니다.
Nonlinear Performance Degradation of Vision-Based Teleoperation under Network Latency
이 논문은 ROS 2 기반의 LAVT 테스트베드를 활용해 시뮬레이션 실험을 수행한 결과, 비선형적 네트워크 지연 (150~225ms) 이 시각 기반 원격 조종 시스템의 폐루프 안정성을 급격히 붕괴시킨다는 사실을 규명하고, 이를 통해 지연 보상 및 예측 제어 전략 개발을 위한 정량적 기준을 제시합니다.
Robodimm: A Physics-Grounded Framework for Automated Actuator Sizing in Scalable Modular Robots
이 논문은 폐쇄 운동 사슬을 가진 확장형 모듈 로봇의 설계에서 토크 결합 및 관성 전파 문제를 해결하기 위해 Pinocchio 와 Pink 를 활용하고 KKT 형식을 적용한 자동 액추에이터 크기 결정 프레임워크인 'Robodimm'을 제시합니다.
CAR: Cross-Vehicle Kinodynamics Adaptation via Mobility Representation
이 논문은 다양한 차량 플랫폼 간의 복잡한 운동역학을 단일 잠재 공간으로 매핑하여 최소한의 데이터로 새로운 차량에 신속하게 이동 능력을 적응시키는 'CAR(Cross-vehicle kinodynamics Adaptation via mobility Representation)' 프레임워크를 제안하고 그 유효성을 검증합니다.
Material Driven HRI Design: Aesthetics as Explainability
이 논문은 로봇의 외관을 단순한 장식이 아닌 상호작용 신호로 활용하여 사용자의 기대와 로봇의 능력을 일치시키는 '재료 기반 HRI 디자인' 프레임워크를 제안하고 6 개의 로봇 사례를 분석합니다.
VertiAdaptor: Online Kinodynamics Adaptation for Vertically Challenging Terrain
이 논문은 비구조화된 지형에서의 자율 주행 신뢰성을 높이기 위해 고도 및 의미론적 정보를 통합하여 실시간으로 운동역학 모델을 적응시키는 새로운 프레임워크인 VertiAdaptor 를 제안하고, 시뮬레이션 및 실제 플랫폼을 통해 예측 정확도 향상과 빠른 적응 시간을 입증했습니다.
Collaborative Planning with Concurrent Synchronization for Operationally Constrained UAV-UGV Teams
이 논문은 에너지 제약이 있는 무인 항공기 (UAV) 와 지형 제약이 있는 무인 지상 차량 (UGV) 팀이 실시간으로 재충전 및 협업을 수행할 수 있도록, 이종 그래프 트랜스포머와 학습 기반 동기화 메커니즘을 통합한 'CoPCS'라는 새로운 협업 계획 프레임워크를 제안하고 그 유효성을 실험을 통해 입증합니다.
SysNav: Multi-Level Systematic Cooperation Enables Real-World, Cross-Embodiment Object Navigation
이 논문은 시맨틱 추론, 내비게이션 계획, 운동 제어를 계층적으로 분리하여 다양한 로봇 플랫폼에서 복잡한 실외 환경의 대규모 장거리 객체 탐색을 성공적으로 수행하는 새로운 시스템 'SysNav'를 제안합니다.
T2Nav Algebraic Topology Aware Temporal Graph Memory and Loop Detection for ZeroShot Visual Navigation
이 논문은 대규모 언어 및 비전 모델의 장점을 활용하여 새로운 환경에서 재학습 없이도 시각적 목표에 도달할 수 있도록 그래프 기반 추론과 위상수학적 순환 감지를 결합한 제로샷 내비게이션 시스템 'T2Nav'를 제안합니다.
SurgSync: Time-Synchronized Multi-Modal Data Collection Framework and Dataset for Surgical Robotics
이 논문은 수술 로봇의 지능화를 위해 다중 모달 데이터를 수집하고 동기화하는 'SurgSync' 프레임워크와 이를 기반으로 한 새로운 데이터셋을 제안하며, dVRK 플랫폼과 다양한 센서를 활용하여 임상적으로 현실적인 수술 데이터를 구축하고 수술 기술 평가에 활용 가능성을 입증했습니다.
CN-CBF: Composite Neural Control Barrier Function for Safe Robot Navigation in Dynamic Environments
이 논문은 동적 환경에서 로봇의 안전한 항법을 위해 단일 장애물에 대한 최적 안전 집합을 근사하는 여러 신경 제어 장벽 함수 (CBF) 를 결합한 'CN-CBF' 방법을 제안하고, 이를 시뮬레이션 및 하드웨어 실험을 통해 기존 기법 대비 성공률을 최대 18% 향상시키면서 과도한 보수성을 유지하지 않음을 입증했습니다.
LIPP: Load-Aware Informative Path Planning with Physical Sampling
이 논문은 물리적 샘플 수집 시 샘플의 질량 증가로 인한 이동 에너지 비용 변화를 고려하여, 기존 정보 경로 계획 (C-IPP) 을 일반화하고 에너지 효율성을 극대화하는 '부하 인식 정보 경로 계획 (LIPP)'을 제안하고 이를 혼합 정수 2 차 계획법 (MIQP) 으로 수학적으로 모델링하여 검증했습니다.