야생 환경에서의 다중 모달 암시적 3D 재구성
WildFusion은 LiDAR, 카메라, 마이크, 촉각 센서 등 다양한 센서 데이터를 통합하여 복잡한 야생 환경에 대한 연속적이고 포괄적인 3D 장면 표현을 생성합니다.
수중 장애물 환경에서 언듈레이션 로봇의 제어를 단순화하는 기계적 지능
기계적 지능을 활용하면 수중 장애물 환경에서 언듈레이션 로봇의 제어를 단순화할 수 있다.
효율적인 시뮬레이션-실제 전이를 위한 GRFM-Net 기반 양다리 보행 MPC 자동 튜닝
본 연구는 DiffTune 모델 기반 자동 튜닝 방법을 활용하여 양다리 보행 MPC 제어기의 최적 매개변수를 학습하였다. 시뮬레이션과 실제 시스템 간의 격차를 해결하기 위해 GRFM-Net을 제안하여 저충실도 모델의 정확도를 향상시켰다.
개입 보조 기술을 통한 공유 자율성: 개입 확산 지원
개입 확산 지원(IDA)은 인간 조종사의 자율성을 보존하면서도 인간 조종사의 행동이 모든 가능한 목표에 대해 열등할 때 인공지능 조종사의 개입을 통해 성능을 향상시킨다.
근접 비행 쿼드콥터를 위한 잔여 강화 학습 기반 강건한 제어 기법
본 논문은 기본 제어기 위에 잔여 강화 학습 모듈을 구축하여 근접 비행 쿼드콥터의 강건한 제어를 달성하는 ProxFly 기법을 제안한다. ProxFly는 외란 보상과 추력 손실 보상을 통해 근접 비행 시 발생하는 복잡한 공력 효과를 효과적으로 다룰 수 있다.
쿼드로터의 해석적으로 유도된 Koopman 모델을 이용한 선형 모델 예측 제어
이 연구는 쿼드로터 동역학의 Koopman 기반 선형 모델링을 통해 선형 모델 예측 제어기를 설계하고 구현하였다. 해석적으로 유도된 Koopman 관측자를 사용하여 무한 차원의 선형 매개변수 변화 시스템을 구축하고, 이를 유한 차원의 선형 시불변 시스템으로 근사화하였다. 이를 통해 실시간 구현이 가능한 선형 모델 예측 제어기를 설계하였다.
알려지지 않은 환경에서 제한된 합리성을 가진 에이전트를 위한 문맥 생성 기본 정책
제한된 합리성을 가진 에이전트가 알려지지 않은 환경에서 효율적으로 의사결정을 내릴 수 있도록 하는 문맥 생성 기본 정책을 제안한다.
최적 SE(3) 퍼텐셜 형성을 위한 리 그룹 상의 신경 ODE
이 논문은 리 그룹 상의 동적 시스템 최적화를 위한 새로운 접근법을 제시합니다. 신경 ODE를 사용하여 리 그룹 상의 최적화 문제를 정식화하고, 기울기 하강 최적화 알고리즘을 제안합니다. 이 알고리즘은 확장 가능하며 모든 유한 차원 리 그룹에 적용할 수 있습니다. 리 대수 수준에서 시스템을 표현함으로써 기울기 계산의 계산 비용을 줄입니다. 리지드 바디의 최적 퍼텐셜 에너지 형성 제어 문제에 대한 광범위한 예시를 다룹니다.
실시간 온라인 3D 점유 예측 및 확률론적 지도 통합
로봇이 관찰할 수 없는 영역의 기하학적 정보를 확률론적 모델을 통해 예측하고, 관찰된 지도와 통합하여 더 정확한 지도를 생성한다.
디지털 트윈과 쿠프만 연산자의 만남: 강건한 자율성을 위한 데이터 기반 학습
데이터 기반 모델링과 제어를 통해 오프로드 자율 주행 성능을 향상시킬 수 있다.
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