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Human2Any: 제약 인식 조합 계획을 통한 인간에서 로봇으로의 전달

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본 기사에서는 제약 인식 조합 계획을 활용하는 인간에서 로봇으로의 전달 방법인 Human2Any를 소개합니다. 출처에는 추가 세부 사항이나 본문 텍스트가 제공되지 않았습니다.

중요도 1/3 신뢰도 3/3 NVIDIA Research Research paper Robotics

공유 GPU 풀 서빙을 통해 ROSA가 공장 생산성을 최대 12.06배 향상

연구자들은 로봇 공장을 위해 설계된 ROSA라는 로봇 파운데이션 모델 서빙 시스템을 제안하며, 이는 단일 로봇 및 엣지 컴퓨팅 가정에서 벗어나는 것을 목표로 합니다. 이 시스템은 네트워크를 통해 로봇 군집이 서버급 GPU에 접근할 수 있도록 공유 GPU 풀 서빙을 활용합니다.

arxiv arXiv cs.AI · 65일 전 · 조회수 11회

PAC-ACT 사후 학습 프레임워크가 정밀 접촉 조작을 위한 ACT 정책을 개선

본 논문은 산업용 정밀 접촉 작업을 위해 사전 학습된 Action Chunking Transformer (ACT) 정책을 강화하도록 설계된 강화학습 사후 학습 프레임워크인 PAC-ACT를 소개합니다. 이 방법은 청크 수준에서 정책 최적화를 재정의하고 하이브리드 행동 사전 제약이 있는 ACT 이전 액터-크리틱 아키텍처를 활용합니다.

arxiv arXiv cs.AI · 67일 전 · 조회수 18회

Track2Map: 로봇 수술을 위한 온라인 변형 SLAM

연구자들은 수술 영상에서 직접 카메라 궤적과 3D 장면 표현을 공동 최적화하는 온라인 3D Gaussian Splatting 파이프라인인 Track2Map을 제안합니다. 이 접근 방식은 정확한 카메라 궤적 사전 정보가 부족하거나 노이즈가 있는 경우에도 로봇 보조 최소 침습 수술에서 견고한 재구현을 가능하게 합니다.

arxiv arXiv cs.LG · 72일 전 · 조회수 25회

LIME은 자기 중심 영상에서 의도 인식 카메라 움직임을 학습합니다

저자들은 RGB 관찰과 자연어 의도로부터 상대적 목표 자세를 예측하여 언어 조건부 카메라 움직임을 생성하는 비전-언어 모델인 LIME을 제안합니다.

arxiv arXiv cs.AI · 72일 전 · 조회수 12회

WorldSample은 세계 모델링을 사용한 폐루프 RL로 실제 로봇 훈련 개선

연구자들은 물리적 롤아웃, 세계 모델 생성, 그리고 강화 학습을 위한 정책 개선을 사이에 실제-합성 루프를 닫는 물리적으로 근거 있는 데이터 증강 프레임워크인 WorldSample을 제안합니다. 이 시스템은 사후 훈련된 세계 모델을 통해 고품질 합성 전이를 생성하고, 샘플 선택을 통해 훈련을 조절하며 유용한 증강과 가치 과대평가 사이의 균형을 맞추기 위해 Policy-Paced Learning을 사용합니다.