Artikel ini memperkenalkan Human2Any, sebuah metode transfer manusia ke robot yang memanfaatkan perencanaan komposisional sadar kendala. Tidak ada detail lebih lanjut atau teks tubuh yang disediakan dalam sumber.
lab
NVIDIA Research
·
baru saja
·
research
Human2Any: Transfer Manusia ke Robot melalui Perencanaan Komposisional Sadar Kendala
Diterjemahkan dari English → Bahasa Indonesia
Artikel terkait
lab
NVIDIA Research
·
42 hari lalu
·
24 tayangan
ROSA meningkatkan produktivitas pabrik hingga 12,06x melalui penyajian GPU-pool bersama
Para peneliti mengusulkan ROSA, sebuah sistem penyajian model dasar robotika yang dirancang untuk pabrik robot yang melampaui asumsi komputasi tepi satu robot. Sistem ini memanfaatkan penyajian GPU-pool bersama agar armada robot dapat mengakses GPU kelas server melalui jaringan.
arxiv
arXiv cs.AI
·
65 hari lalu
·
11 tayangan
Kerangka pasca-pelatihan PAC-ACT meningkatkan kebijakan ACT untuk manipulasi kontak presisi
Makalah ini memperkenalkan PAC-ACT, sebuah kerangka pasca-pelatihan pembelajaran penguatan yang dirancang untuk meningkatkan kebijakan Action Chunking Transformer (ACT) pra-pelatihan untuk tugas kontak presisi industri. Metode ini merumuskan ulang optimisasi kebijakan pada tingkat chunk dan memanfaatkan arsitektur actor-critic yang ditransfer dengan ACT serta kendala prior perilaku hibrida.
arxiv
arXiv cs.AI
·
67 hari lalu
·
18 tayangan
Track2Map: SLAM deformabel online untuk bedah robotik
Para peneliti mengusulkan Track2Map, sebuah pipeline Gaussian Splatting 3D online yang mengoptimalkan secara bersamaan lintasan kamera dan representasi adegan 3D langsung dari video bedah. Pendekatan ini memungkinkan rekonstruksi yang robust dalam bedah invasif minimal yang dibantu robot bahkan ketika prior lintasan kamera yang akurat hilang atau berisik.
arxiv
arXiv cs.LG
·
72 hari lalu
·
25 tayangan
LIME mempelajari gerakan kamera yang sadar niat dari video egosentrik
Para penulis mengusulkan LIME, sebuah model visi-bahasa yang menghasilkan gerakan kamera yang dikondisikan oleh bahasa dengan memprediksi pose target relatif dari pengamatan RGB dan niat bahasa alami.
arxiv
arXiv cs.AI
·
72 hari lalu
·
12 tayangan
WorldSample menggunakan RL loop tertutup dengan pemodelan dunia untuk meningkatkan pelatihan robot nyata
Peneliti mengusulkan WorldSample, sebuah kerangka augmentasi data yang berlandaskan fisik yang menutup loop real-sintetik antara rollouts fisik, generasi model dunia, dan perbaikan kebijakan untuk pembelajaran penguatan pada robot nyata. Sistem ini menghasilkan transisi sintetis berfidelitas tinggi melalui model dunia pasca-pelatihan dan menggunakan Policy-Paced Learning untuk mengatur pelatihan melalui pemilihan sampel, menyeimbangkan augmentasi yang berguna terhadap overestimasi nilai.