В статье представлена Human2Any — метод передачи от человека роботу, использующий композиционное планирование с учётом ограничений. Дополнительные сведения или основной текст в источнике не приведены.
Human2Any: передача от человека роботу через композиционное планирование с учётом ограничений
ROSA повышает производительность фабрики до 12,06x за счёт обслуживания через общий пул GPU
Исследователи предлагают ROSA, систему обслуживания базовой модели робототехники, предназначенную для роботизированных фабрик и выходящую за рамки предположений об обслуживании отдельных роботов на периферийных вычислениях. Система использует обслуживание через общий пул GPU, позволяя флотам роботов получать доступ к серверным GPU по сети.
Постобучающая фреймворк PAC-ACT улучшает политики ACT для прецизионного контактного манипулирования
В этой статье представлен PAC-ACT, постобучающий фреймворк на основе обучения с подкреплением, предназначенный для улучшения предварительно обученных политик Action Chunking Transformer (ACT) для промышленных задач с точным контактом. Метод переформулирует оптимизацию политики на уровне чанков и использует архитектуру актор-критика, переданную через ACT, с гибридным ограничением по поведенческому приоритету.
Track2Map: онлайн деформируемый SLAM для роботизированной хирургии
Исследователи предлагают Track2Map, онлайн-пайплайн 3D Gaussian Splatting, который совместно оптимизирует траекторию камеры и представление 3D-сцены непосредственно из хирургического видео. Этот подход позволяет выполнять надежную реконструкцию в роботизированной малоинвазивной хирургии даже при отсутствии или зашумленности точных априорных данных о траектории камеры.
LIME учится понимать намерения при движении камеры по эгоцентрическому видео
Авторы предлагают LIME, модель компьютерного зрения и языка, которая генерирует движение камеры с учётом языковых условий, предсказывая относительные целевые позы на основе RGB-наблюдений и текстовых намерений.
WorldSample использует замкнутый цикл RL с моделированием мира для улучшения обучения реальных роботов
Исследователи предлагают WorldSample, физически обоснованную фреймворк аугментации данных, который замыкает петлю между реальными и синтетическими данными через физические проходы, генерацию модели мира и улучшение политики для обучения с подкреплением на реальных роботах. Система генерирует высокодетализированные синтетические переходы с помощью предварительно обученной модели мира и использует Policy-Paced Learning для регулирования обучения через выбор образцов, балансируя между полезной аугментацией и переоценкой ценности.