本記事では、制約 aware な構成計画を活用したヒューマンからロボットへの転移手法である Human2Any を紹介する。ソースにはそれ以上の詳細や本文は記載されていない。
lab
NVIDIA Research
·
たった今
·
research
Human2Any: 制約 aware な構成計画によるヒューマンからロボットへの転移
翻訳元 English → 日本語
関連記事
lab
NVIDIA Research
·
42日前
·
24 回表示
ROSAが共有GPUプールサービングにより工場生産性を最大12.06倍向上
研究者らは、ロボット工場で使用されることを目的としたロボティクス基盤モデルのサービングシステム「ROSA」を提案した。これは単一ロボットやエッジコンピューティングの前提を超えたものである。本システムは共有GPUプールサービングを活用し、ロボット群がネットワーク経由でサーバークラスのGPUにアクセスできるようにする。
arxiv
arXiv cs.AI
·
65日前
·
11 回表示
PAC-ACTのポストトレーニングフレームワークが精密接触操作におけるACTポリシーを改善
本論文は、産業用精密接触タスクのために事前学習済みAction Chunking Transformer (ACT) ポリシーを強化するために設計された強化学習のポストトレーニングフレームワークであるPAC-ACTを紹介します。この手法はチャンクレベルでのポリシー最適化を再定式化し、ハイブリッド行動事前制約を持つACT転移型actor-criticアーキテクチャを利用します。
arxiv
arXiv cs.AI
·
67日前
·
18 回表示
Track2Map: ロボット手術のためのオンライン変形SLAM
研究者らは、外科用ビデオから直接カメラ軌道と3Dシーン表現を共同最適化するオンライン3D Gaussian SplattingパイプラインであるTrack2Mapを提案する。このアプローチにより、正確なカメラ軌道の事前情報が不足している場合やノイズがある場合でも、ロボット支援低侵襲手術における堅牢な再構築が可能になる。
arxiv
arXiv cs.LG
·
72日前
·
25 回表示
LIMEは自己中心動画から意図認識カメラ動作を学習する
著者らは、RGB観測と自然言語の意図から相対的な目標姿勢を予測することで、言語条件付きカメラ動作を生成するビジョン・ランゲージモデルであるLIMEを提案する。
arxiv
arXiv cs.AI
·
72日前
·
12 回表示
WorldSampleは世界モデルを用いた閉ループ強化学習で実ロボットトレーニングを改善
研究者らは、物理的ロールアウト、ワールドモデル生成、および強化学習におけるポリシー改善の間にリアルと合成のループを閉じる物理的に根拠のあるデータ拡張フレームワークであるWorldSampleを提案する。このシステムは、ポストトレーニング済みの世界モデルを通じて高忠実度の合成遷移を生成し、サンプル選択を通じてトレーニングを規制し、有用な拡張と価値の過大評価のバランスを取るためにPolicy-Paced Learningを採用している。