RP1M：一個用於雙手靈巧機器人彈奏鋼琴的大規模運動數據集
為了解決機器人鋼琴演奏中多任務學習的挑戰，本文介紹了一個大規模的機器人鋼琴演奏運動數據集 RP1M，並提出了一種基於最佳傳輸的自動指法標註方法，為訓練能夠彈奏多首歌曲的機器人提供了數據基礎。
양손 로봇 손을 이용한 피아노 연주를 위한 대규모 모션 데이터셋, RP1M: 100만 개 이상의 로봇 손 동작 데이터 포함
인간 수준의 손재주를 가진 로봇을 만들기 위한 노력의 일환으로, 방대한 양의 로봇 피아노 연주 데이터셋인 RP1M을 통해 로봇의 양손 협응 동작 학습을 위한 새로운 지평을 열었습니다.
RP1M: A Large-Scale Dataset for Robot Piano Playing (With Analysis of Automatic Fingering and Benchmarking of Imitation Learning Approaches)
This paper introduces RP1M, a large-scale dataset of robot piano playing motions, and demonstrates its use in training robots to play piano with human-like dexterity through imitation learning.
NOLO: 문맥 비디오만 보고 새로운 환경에서 물체를 찾는 법 학습 (Navigate Only Look Once: 문맥 비디오만을 이용한 새로운 환경에서의 물체 탐색 학습)
NOLO는 사전 훈련된 객체 감지기 및 광류 모델을 활용하여 새로운 환경에서도 추가적인 미세 조정이나 재교육 없이 단일 문맥 비디오만 보고 탐색 작업을 수행할 수 있는 인공지능 에이전트를 훈련시키는 것을 목표로 합니다.
軟硬體協同設計賦能具身 AI 機器人實現即時控制
本文提出了一種名為 Corki 的軟硬體協同設計框架，用於解決當前具身 AI 機器人控制中存在的延遲問題，通過預測未來軌跡、硬體加速和優化執行流程，顯著提升機器人控制的即時性和效率。
임베디드 AI 로봇을 위한 소프트웨어-하드웨어 공동 설계: Corki 프레임워크
본 논문에서는 실시간 임베디드 AI 로봇 제어를 위한 알고리즘-아키텍처 공동 설계 프레임워크인 Corki를 제안하여 LLM 추론 빈도를 줄이고 로봇 제어를 가속화하여 기존 시스템 대비 최대 3.6배 빠른 속도와 향상된 성공률을 달성했습니다.
実世界のタスクを実行するAIロボットのためのソフトウェアとハードウェアの協調設計
実世界のタスクを実行するAIロボットの低遅延化と高精度化を実現するために、LLM推論、ロボット制御、データ通信を分離し、協調設計されたアルゴリズムとハードウェアアーキテクチャを採用する必要がある。
Corki: An Algorithm-Architecture Co-Design Framework for Real-Time Embodied AI Robot Control
This paper introduces Corki, an algorithm-architecture co-design framework that enhances the real-time performance of embodied AI robots by predicting future trajectories to reduce LLM inference frequency and utilizing a hardware accelerator for seamless control signal generation.
基於鬆弛模型參數的高效估計方法，用於提升無人機軌跡優化的穩健性
針對無人機軌跡優化中模型不匹配導致控制性能下降的問題，本文提出了一種基於鬆弛模型參數的高效估計方法，通過將非線性模型轉換為參數仿射模型，並結合移動視窗參數估計方法，實現了快速、穩健的模型自適應控制，顯著提升了無人機軌跡優化的效率和穩定性。
강인한 UAV 궤적 최적화를 위한 완화된 모델 파라미터의 효율적인 추정 (개선된 제목: 원 제목에서 누락된 정보 없음)
본 논문에서는 비선형 무인항공기(UAV) 모델을 파라미터에 대해 아핀(affine) 형태로 변환하여 계산 효율성을 높이는 새로운 파라미터 추정 기법인 LQ-MHPE를 제안하고, 이를 통해 모델 불확실성 하에서도 적응형 모델 예측 제어(MPC)를 가능하게 한다.
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