로봇공학

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본 논문에서는 사전 정보 없이 알 수 없는 환경에서도 모바일 로봇이 안전하게 작동하고 주어진 작업을 완료할 수 있도록 순간 로컬 센서 데이터를 활용한 안전한 피드백 모션 플래닝(SFMP) 전략을 제안합니다.

미분 가능한 시뮬레이션에서 분석적 기울기를 사용하여 학습된 로봇 제어 정책은 실제 사족 보행 로봇에 성공적으로 전이될 수 있으며, 이는 부드러운 접촉 모델을 통해 가능해졌습니다.

영화에서 사 réalisme 을 추구하면서 애니매트로닉스 분야에서 상당한 발전이 이루어졌으며, 특히 메카트로닉스 기술의 통합은 애니매트로닉스의 기능과 사실성을 향상시키는 데 중추적인 역할을 합니다.

본 논문에서는 잡음을 효과적으로 줄이고 실시간 성능을 달성하면서 계단과 같은 복잡한 지형을 이동하는 휴머노이드 로봇을 위한 실시간 평면 의미론적 매핑 알고리즘을 제안합니다.

이 논문에서는 로봇 팔을 이용한 벽면 접촉을 통해 이동성을 향상시키는 새로운 로봇 제어 프레임워크를 제안하고, 이를 통해 기존 이동 방식의 한계를 극복하고 외부 방해에 대한 강인성과 기동성을 높일 수 있음을 보여줍니다.

GarmentLab은 현실적인 의류 조작을 위한 다양한 시뮬레이션 방법, 풍부한 에셋, 벤치마크 및 심투리얼 기술을 제공하는 통합 환경으로, 로봇 조작 분야의 발전을 목표로 합니다.

본 논문에서는 매개변수가 동차 공간에 속하는 경우 그룹 이론적 관점에서 Fisher 정보 행렬(FIM) 및 Cramér-Rao 하한(CRB)을 이용한 매개변수 추정 방법을 제시합니다.

SCALER는 다양한 파지 모드와 전신 제어 접근 방식을 활용하여 극한 지형에서 자유 등반이 가능한 새로운 다족 로봇 플랫폼입니다.

덱스미믹젠은 소수의 인간 시연 데이터에서 대규모의 로봇 조작 데이터를 자동으로 생성하는 시스템으로, 양손 능숙한 조작 작업을 수행하는 로봇의 모방 학습을 위한 데이터 부족 문제를 해결합니다.

본 논문에서는 다양한 작업과 센서에 일반화 가능하며 대규모 데이터셋에서 자기 지도 학습을 통해 학습된 비전 기반 촉각 센서를 위한 범용 촉각 표현 Sparsh를 소개합니다.

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