색상이 있는 일반화된 슬라이딩 타일 퍼즐(CGSP)의 하위 문제인 BGSP와 PGSP는 단일 에스코트만 존재하는 경우에도 makespan-optimal solution을 찾는 것이 NP-complete 문제이며, 이는 임의의 에스코트 수, 색상 구성, 고차원 설정에서도 동일하게 NP-complete임을 증명합니다. 또한 BGSP, PGSP, CGSP의 makespan 경계를 분석하여 최대 로그만큼 차이가 나는 하한(근본적인 한계) 및 상한(다항 시간 알고리즘)을 설정합니다.
DualQuat-LOAM은 듀얼 쿼터니언을 사용하여 라이다 주행 거리 측정 및 매핑을 수행하는 새로운 방법으로, 특히 급격한 커브와 큰 각도 변위가 있는 환경에서 드리프트 오류를 줄여 정확한 포즈 추정을 가능하게 합니다.
이 논문에서는 복잡한 환경에서 기존 알고리즘보다 높은 성공률을 보이는 새로운 다중 에이전트 경로 탐색 알고리즘인 CGA-MAPF를 제안합니다.
본 논문에서는 로봇이 변화하는 환경에서 인간의 움직임 패턴을 효율적으로 학습하고 이에 따라 움직임을 계획할 수 있도록 CLiFF 맵을 온라인으로 업데이트하는 방법을 제안합니다.
본 논문에서는 무한 그리드 환경에서 작동하는 로봇들의 최적 집결 문제를 다루며, 특히 로봇의 이동 거리를 최소화하여 에너지 효율을 높이는 데 중점을 둡니다.
본 논문에서는 높은 운동 주파수를 달성할 수 있는 쌍안정 메커니즘인 헤어 클립 메커니즘(HCM)을 기반으로 제작된 새로운 소프트 로봇 물고기인 CarbonFish를 소개합니다. 탄소 섬유 강화 플라스틱(CFRP)으로 제작된 CarbonFish는 최대 10Hz의 파동 주파수를 달성하여 고속 생체 모방 수영의 잠재력을 보여줍니다. 본 연구는 HCM 이론, 설계 매개변수 및 제작 방법론을 자세히 설명하여 소프트 로봇 공학, 특히 수중 로봇 분야에 기여합니다.
IMU 데이터의 표준화를 통해 기존 방법보다 정확하고 일반화된 신경 관성 주행 거리 측정을 가능하게 하는 새로운 프레임워크인 EqNIO를 소개합니다.
본 논문에서는 카메라 궤적을 부드럽게 표현하기 위해 균일 큐빅 B-스플라인을 활용하여 NeRF 기반 SLAM 시스템의 카메라 추적 정확도를 향상시키는 TS-SLAM을 제안합니다.
C3P-VoxelMap은 메모리 효율성, 정확성, 성능을 향상시키기 위해 콤팩트하고 누적 및 병합 가능한 확률적 복셀 맵핑 방법을 제시하여 기존 방법의 단점을 해결하고 LiDAR 주행거리 측정 및 매핑 성능을 향상시킵니다.
LiPO는 P2F-ICP가 P2P-ICP보다 드리프트가 적고 매핑 정확도가 높지만, P2P-ICP가 다양한 환경과 움직임에서 더 일관된 성능을 보여준다는 것을 입증하는 LiDAR 관성 주행 거리 측정 프레임워크입니다.