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연구

논문

새로 나온 로봇, 피지컬 AI 논문과, 각 논문이 업계에 갖는 의미.

논문 9편
주제전체Manipulation 27VLA 22Perception 12Robotics 11Navigation 10Humanoid 9Learning 8Safety 5World Action Models 4Simulation 3Aerial manipulation 2Dexterous manipulation 2Sim-to-Real Manipulation 2Social Navigation 2Vision-Language Navigation 2World models 2World-action model 23D Assembly 13DGS dataset 15G Simulation 1AMR Operations 1Active vision manipulation 1Adaptive MPC 1Adaptive action horizons 1Adaptive intervention 1Aerial 1Aerial Manipulation 1Aerial navigation 1Agricultural Robotics 1Articulation Estimation 1Autonomous Driving 1Autonomous Exploration 1Battery-aware RL 1Belief-space planning 1Bimanual Manipulation 1Byzantine localization 1Canal inspection 1Co-speech Humanoid 1Compositional Manipulation 1Construction navigation 1Contact-Rich Manipulation 1Contact-rich Manipulation 1Continuum sensing 1Curriculum RL 1Dexterous Manipulation 1Distributed Manipulation 1Distribution Shift 1Driving Simulation 1Efficient VIO 1Egocentric data 1Egocentric video 1Embodied Agents 1Embodied policy 1Empowerment MPC 1Endoscopic navigation 1Endovascular robotics 1Event-camera VO 1Exoskeletons 1Failure recovery 1Federated 3D Perception 1Fisheye detection 1Floorplan SLAM 1Geometry-aware manipulation 1Grasping 1Grounding 1Humanoid Control 1Humanoid RL 1Humanoid Tool Use 1Humanoid control 1Humanoid loco-manipulation 1Humanoid safety 1Imitation Learning 1JEPA World Models 1Lab automation 1Laboratory Manipulation 1Latent World Models 1Legged Manipulation 1LiDAR Security 1Lifelong RL 1Locomotion 1MAPF 1MAV guidance 1Manipulation LfD 1Manipulation Safety 1Marine simulation 1Memory-centric VLA 1Miniature Locomotion 1Mining Perception 1Mobile manipulation 1Model-based RL 1Monocular SSC 1Motion Planning 1Multi-Agent RL 1Multi-Robot Exploration 1Multi-Robot Manipulation 1Multi-UAV Exploration 1Multi-UAV State Estimation 1Multi-agent RL 1Multi-agent motion planning 1Multi-camera odometry 1Multi-fidelity RL 1Multi-robot manipulation 1Multi-skill Manipulation 1Multi-view perception 1Multimodal simulation 1Navigation & Mapping 1Object Pose Estimation 1Object Search 1Panoramic 3D Detection 1Panoramic segmentation 1Pedestrian tracking 1PersonNav 1Planning 1Policy 1Policy Optimization 1Preference Learning 1Quadruped locomotion 1Real-time VLA 1Real-to-sim 1Representation alignment 1Robot-Use Agents 1Runtime Verification 1Safe Generative Planning 1Safe RL-MPC 1Safe VLA 1Safety monitoring 1Safety-critical control 1Sim-to-real Navigation 1Sim-to-real manipulation 1Simulation geometry 1Skill Discovery 1Social navigation 1Soft Pneumatic Actuators 1Soft manipulation 1Sonar SLAM 1Streaming 3D reconstruction 1Submovement decomposition 1Surgical robotics 1Tactile 1Tactile Exploration 1Tactile VLA 1Temporal manipulation 1Terrain traversability 1Text-to-3D Policy 1Tool Co-Design 1Trajectory Correction 1Traversability 1UAV Navigation 1UAV Swarms 1UAV traffic monitoring 1Underwater Robotics 1Underwater active mapping 1Underwater perception 1Unified world-action model 1VLA Conditioning 1VLA Defense 1VLA Robustness 1VLA evaluation 1VLA manipulation 1VLA robustness 1Video world models 1Visual Generalization 1Visual Grounding 1Visual Reward Models 1Visuomotor Fusion 1Visuotactile manipulation 1World Models 1World-Action Models 1
난이도전체입문중급전문가
아직 한국어판이 없어 영어 원문으로 표시.
기술 필터 적용 중: 정밀 조작, 해제
arXiv
Manipulation전문가

AutoBio+: Benchmarking Dexterous Manipulation with Dynamic Experimental Phenomena in Realistic Laboratories

Xuanye Wu, Yue Shi, Yongcan Yang, Yiqun Wang, Zhaoqi Wan, Dayu Xia, Jiezhang Cao, Xiangfei Li, Yao Mu, Guangtao Zhai

Automating biological laboratories requires robots to perform dexterous tool interactions under realistic visual conditions while handling dynamic experimental phenomena, presenting significant challenges for robotic manipulation. To enable systematic evaluation under these conditions, we introduce AutoBio+, a simulation benchmark and framework for dexterous manipulation in realistic biological laboratory environments.

정밀 조작
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arXiv
Manipulation전문가

Human2Dex: Dexterous Robot Learning from Wrist-Centric Human Demonstrations

Jiachen Zhang, Yuanyuan Li, Shaqi Luo

Collecting dexterous manipulation demonstrations for each robot hand requires repeated task-specific data acquisition. We ask whether one shared corpus of natural human demonstrations can instead serve as a reusable data interface for different dexterous hands, without collecting task demonstrations on each target robot.

정밀 조작
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arXiv
VLA전문가

Beyond Actions: Learning Future Operation Targets for Vision-Language-Action Models

Min Lin, Bokai Zhou, Jianqi Lin, Kaiyuan Yang, Yicheng Chang, Junjie Yu, Xiaofan Liu, Jianhua Han, Rui Li, Shen Zhao, Xiaodan Liang

Actions specify what a robot should execute, but do not describe what those commands will achieve. Vision-language-action (VLA) policies nevertheless learn primarily by predicting action chunks from images, language, and state.

VLA정밀 조작
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arXiv
Dexterous manipulation전문가

PointWAM, 3D 점 궤적으로 장면과 손을 함께 예측하는 세계 행동 모델

Chunghyun Park, Beomjun Kim, Seungcheol Park, Heeseung Kwon, Yashu Shukla, Seunghoon Sim, Jinwoo Shin, Minsu Cho

POSTECH과 KAIST 연구진이 개발한 PointWAM은 장면과 손을 하나의 3D 시공간 좌표계에서 점 궤적으로 함께 예측하는 세계 행동 모델이다. arXiv 프리프린트로 공개된 이 연구에서 PointWAM은 대규모 인간 시연 영상 사전학습을 통해 DexJoCo 시뮬레이션 10개 과제 평균 성공률 69.0%를 기록하며 기존 최고 GR00T N1.6보다 11.7%포인트 높았다. 장면 궤적 예측을 추가해 손만 예측할 때보다 10.9%포인트 성능이 올랐고, 실물 로봇의 정밀 삽입과 이력 외 물체 집기에서도 비교 대상 VLA를 앞섰다.

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arXiv
Dexterous Manipulation중급

DexJoCo-X, 7개 손과 6개 작업에서 행동 표현을 공정 비교하는 벤치마크

Xiangwei Jiang, Yao Mu, Lixin Duan, Wen Li

arXiv 프리프린트로 공개된 이 연구는 7개 손과 6개 작업, 2,100개 시연을 묶은 DexJoCo-X 벤치마크를 만들었다. Being-H0.5 공동 학습에서 기능 정렬 슬롯(FAAS)은 전체 평균 47.7%, 네이티브 좌표는 47.0%, DexLatent는 33.1%를 기록했다. 이는 행동 표현 단독이 아니라 사전학습과 아키텍처까지 함께 고려해야 다중 손 학습 효과를 판단할 수 있음을 보여준다.

정밀 조작
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arXiv
Dexterous manipulation전문가

FlashDexRetarget, 단일 정책으로 인간 손 시연을 로봇 손 동작으로 바꾸는 RL 재타게팅

Kyungmin Lee, Sibeen Kim, Dongyoon Hwang, Yoonsang Oh, Donghu Kim, Youngdo Lee, I Made Aswin Nahrendra, Jaegul Choo, Hojoon Lee

KAIST 연구진이 공개한 프리프린트에서 인간 손-물체 시연을 다중 동작 기준으로 함께 재타게팅하는 RL 프레임워크 FlashDexRetarget을 제안했다. XHand와 Sharpa Wave Hand 대상 50개 동작 벤치마크에서 SR_SPIDER 기준 90% 성공률을 달성했고, CHORD 대비 약 100배 적은 GPU 시간을 사용했다. 이는 대규모 인간 시연 데이터를 로봇 학습용 데이터로 바꾸는 비용을 낮출 수 있는 접근이다.

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Sharpa
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arXiv
World-Action Models전문가

DEWO: 행동 모방을 넘어 직접 경험으로 월드 모델 최적화

Xiangcheng Zhan, Zirui Chen, Yicheng Zhao, Ziteng Gao, Shuo Yang

DEWO는 World-Action Model(WAM)이 배치 후 경험에서 행동 모방과 함께 관찰된 시각적 미래를 학습하도록 만든 프리프린트 방법이다. 다섯 개 DexJoCo 과제에서 세 가지 WAM 구조의 평균 성공률을 높였고, 실제 Wuji, Sharpa 손 플랫폼 3×3 그리드 평가에서 두 차례 배치 학습 후 초기 성공이 있던 셀의 성공률을 51.0%에서 71.7%로 끌어올렸다. 성공과 실패의 시각적 미래를 모두 예측 목표로 쓰는 지속적 세계 모델 학습이 제어 개선에 기여한다는 점을 보였다.

정밀 조작
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주제별 논문

매니퓰레이션 8VLA 4World Action Models 5Aerial manipulation 3Dexterous manipulation 3Sim-to-Real Manipulation 3Social Navigation 3

논문은 arXiv 로봇 피드에서 가져옵니다. 요약이 아직 작성되지 않은 논문은 초록의 첫 부분을 보여줍니다.