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Human2Any: transferência de humano para robô por meio de planejamento composicional com consciência de restrições

Traduzido do English → Português (BR)

O artigo apresenta o Human2Any, um método para transferência de humano para robô que utiliza planejamento composicional com consciência de restrições. Nenhum detalhe adicional ou corpo de texto é fornecido na fonte.

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ROSA melhora a produtividade da fábrica em até 12,06x por meio de serviço compartilhado de GPU-pool

Pesquisadores propõem o ROSA, um sistema de serviço para modelos fundamentais de robótica projetado para fábricas de robôs que vai além das premissas de computação de borda para um único robô. O sistema utiliza serviço compartilhado de GPU-pool para permitir que frotas de robôs acessem GPUs de classe de servidor pela rede.

arxiv arXiv cs.AI · há 65 d · 11 visualizações

Framework de pós-treinamento PAC-ACT melhora políticas ACT para manipulação de contato de precisão

Este artigo apresenta o PAC-ACT, um framework de pós-treinamento baseado em aprendizado por reforço projetado para aprimorar políticas do Action Chunking Transformer (ACT) pré-treinadas para tarefas industriais de contato de precisão. O método reformula a otimização da política no nível de chunk e utiliza uma arquitetura actor-critic transferida com ACT, juntamente com uma restrição híbrida de prior de comportamento.

arxiv arXiv cs.AI · há 67 d · 18 visualizações

Track2Map: SLAM deformável online para cirurgia robótica

Pesquisadores propõem o Track2Map, um pipeline de Gaussian Splatting 3D online que otimiza conjuntamente a trajetória da câmera e a representação da cena 3D diretamente a partir do vídeo cirúrgico. Esta abordagem permite uma reconstrução robusta em cirurgia minimamente invasiva assistida por robô mesmo quando os priors precisos da trajetória da câmera estão ausentes ou são ruidosos.

arxiv arXiv cs.LG · há 72 d · 25 visualizações

LIME aprende movimento de câmera consciente da intenção a partir de vídeo egocêntrico

Os autores propõem o LIME, um modelo de visão e linguagem que gera movimento de câmera condicionado por linguagem ao prever poses alvo relativas a partir de observações RGB e intenções em linguagem natural.

arxiv arXiv cs.AI · há 72 d · 12 visualizações

WorldSample usa RL de circuito fechado com modelagem do mundo para melhorar o treinamento em robôs reais

Pesquisadores propõem o WorldSample, um framework de aumento de dados fisicamente fundamentado que fecha um ciclo real-sintético entre rollouts físicos, geração de modelo do mundo e melhoria de política para aprendizado por reforço em robôs reais. O sistema gera transições sintéticas de alta fidelidade através de um modelo do mundo pós-treinado e emprega Policy-Paced Learning para regular o treinamento via seleção de amostras, equilibrando a augmentação útil contra a superestimação de valor.