时代在召唤

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利用可微物理模拟学习滑动中的未知物体(CS RO)

提出了一种将未知目标从初始配置推送到具有稳定性约束的目标配置的新方法。该方法利用可微物理模型的最新进展来学习被推物体的未知力学性质,如其质量分布和摩擦系数。所提...

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蝙蝠式在结构上栖息动作的仿生研究:惯性动力学(CS RO)

蝙蝠的飞行特性在无人机设计中被忽视了。与其他动物不同,蝙蝠在栖息时利用惯性动力学来表现空中翻转。受这一独特动作的启发,这项工作开发并使用了一个名为“鱼叉”的微型...

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基于可见性约束的推理障碍与路径有效性(CS RO)

许多从演示中学习的方法都假设演示者了解整个环境。然而,在许多场景中,演示者只看到环境的一部分,他们在收集信息时不断地重新规划。为了规划新的路径或重建环境,我们必...

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让机器人在两分钟内画出生动的肖像(CS RO)

艺术机器人取得了重大进展。然而,现有的机器人无法在短时间内制作出高质量的人像。本文介绍了一种绘图机器人,它能自动将人脸图像转换成生动的人像,然后平均在两分钟内画...

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耳面部外科应用的RCM新机制(CS RO)

由于中耳或鼻窦腔的插入区域非常狭窄,内窥镜的活动性降低为围绕虚拟点旋转和平移以插入相机。本文首先介绍了从三维扫描中获得的这些区域的解剖结构,然后介绍了一种基于敏...

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非结构化环境中的定位:基于Delaunay三角剖分的森林自主机器人(CS RO)

自主采伐和运输是林业的长期目标。一个主要的挑战是精确定位森林中的车辆和树木。森林是一种非结构化的环境,在这种环境下,很难找到一组重要的地标,为目前快速的基于特征...

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有效粘性阻尼使腿式运动的形态计算成为可能(CS RO)

肌肉模型和动物观察表明,物理阻尼有利于稳定。尽管如此,在柔顺的机器人腿运动中,只有少数机械阻尼的实现。目前还不清楚如何利用物理阻尼来完成运动任务,而它作为无传感...

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微重力环境下的人-机器人协作:目标切换问题(CS RO)

协同空间机器人是一个新兴的研究领域,具有很高的影响力,因为机器人在长时间的任务中以更高的精度与宇航员协作,在时间紧、风险小、无需生命支持的情况下,使其更高效、更...

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机器人与人工智能中行为树的研究(CS RO)

行为树(Behavior Trees,BTs)是一种在电脑游戏中实现模块化人工智能的工具,但在过去的十年里,它在机器人界受到了越来越多的关注。随着对智能体人工智...

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集成状态估计、控制和学习的主动推理(CS RO)

提出了一种机器人控制、状态估计和学习模型(hyper)参数的方法。它是基于主动推理框架的,在计算神经科学中作为一种大脑理论非常突出,在这个框架中,行为源于最小化...

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TD-RL机器人系统的透明化(CS RO)

对自主、灵活的HRI提出了很高的要求,这就意味着在机器人控制中必须部署机器学习(ML)机制。事实上,ML技术的使用,例如强化学习(RL),使得机器人在学习过程中...

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可解释机器人的信任考虑:人因视角(CS RO)

人工智能(AI)和机器人技术的最新进展引起了人们对人工智能系统和机器人对人类用户理解的需求的关注。可解释人工智能(XAI)和可解释机器人文献旨在通过向用户提供有...

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YCB-M:用于对象识别和6DoF姿势估计的多相机RGB-D数据集(CS RO)

尽管近年来引入了各种各样的3D相机,但是用于对象识别和姿态估计的大多数可公开获得的数据集都集中在一台相机上。在这项工作中,我们展示了由7个不同的3D相机捕获的3...

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连续深层次强化学习的地空群牧(CS RO)

由于群体之间耦合交互所固有的复杂性,多机器人(群体)的控制和引导是一个不小的问题。无论群是合作的还是非合作的,都可以从放牧绵羊的牧羊犬身上吸取教训。牧羊的仿生学...

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引导式Dyna-Q用于移动机器人探索和导航(CS RO)

基于模型的强化学习(RL)使代理能够从反复试验的经验中学习世界模型,以实现长期目标。 另一方面,自动计划可用于通过声明性行动知识进行推理来完成任务。 尽管他们有...

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具有主要和次要代理以及非高斯噪声的分散线性二次系统(CS RO)

我们考虑具有主要代理人和次要代理人的分散线性二次系统。代理商的动力和二次成本是耦合的。尤其是动力学是线性的。主要代理的状态和控制行为会影响所有次要代理的状态演变...

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GAPS:自动多项式求解器的生成器(CS RO)

计算机视觉中的最小问题提出了为多项式方程组生成高效自动求解器的需求。给定一个使用不同系数实例重复的多项式系统,传统的Gröbner基或基于范式的解决方案效率很低...

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运动检测器:从一系列LiDAR点云中学习与类无关的场景动态(CS RO)

在复杂的城市环境中,目标检测和运动参数估计是自动驾驶车辆安全导航的关键任务。 在这项工作中,我们提出了一种新颖的实时时态上下文聚合方法,用于基于3D点云序列的运...

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具有悬浮有效载荷的基于模型的元强化学习(CS RO)

对于自动驾驶飞行器而言,运输悬浮的有效载荷具有挑战性,因为有效载荷会导致机器人动力学发生重大且不可预测的变化。 这些变化可能导致飞行性能欠佳甚至灾难性故障。 尽...

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从零开始的混合控制:确保机器人任务的设计方法(CS RO)

过去数十年来的机器人研究使我们采用了不同的体系结构,以自动合成离散事件控制器,并在实际的机器人场景中实现这些运动和任务计划。 但是,这些体系结构通常建立在现有的...

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