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통찰 - 로봇 기술

로봇이 사용자의 목표와 일치하지 않는 계획을 자신감 있게 실행하거나, 사용자의 도움을 더 자주 요청하거나, 도움을 요청하지 않는 문제를 해결하기 위해 장면 어포던스를 활용하여 LLM의 신뢰도를 향상시킬 수 있다.

로봇이 사람의 작업 수행 비디오를 관찰하고 이를 바탕으로 자신의 환경에서 동일한 작업을 수행할 수 있는 정책을 학습한다.

로봇이 사람의 작업 수행 비디오를 관찰하고 이를 바탕으로 자신의 환경에서 동일한 작업을 수행할 수 있는 정책을 학습하는 것이 핵심 내용입니다.

접촉력 필드의 엔트로피와 그 변화율을 분석하여 실시간으로 물체의 미끄러짐을 효과적으로 감지할 수 있는 방법을 제안한다.

로봇의 임무 및 동작 계획을 효과적으로 수행하기 위한 모듈식 다중 수준 재계획 TAMP 프레임워크가 중요하다.

수직적으로 도전적인 지형에서 바퀴 이동성을 향상시키기 위한 플랫폼, 데이터셋 및 알고리즘 소개

도시 환경에서 운영되는 로봇이 도움을 요청할 때 사용할 수 있는 효과적인 전략에 대한 설계 고려 사항을 탐구합니다.

3DRef는 신뢰할 수 있는 반사 표면의 3D 매핑과 인식을 위한 대규모 3D 반사 감지 데이터셋을 소개합니다.

자율 시스템의 최적 의사 결정은 불확실하고 시간 변동성이 있는 환경에서 중요한 도전이다.

자동화된 다음 최적 뷰(NBV) 프레임워크를 통해 효율적으로 정보를 캡처하는 방법을 제시합니다.

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