Достигнув снижения мышечной усталости на 17-42% благодаря анализу эргономики и силовых возможностей
Роботы
Управляя 3-5 роботизированными руками в реальном времени
Объединив зрение и движение в единый контроллер вместо разделенных модулей
Позволяющая беспилотникам работать неограниченно долго в зоне передатчика
В то время как GPT-4o без пространственной информации справилась только на 28%
В отличие от методов анализа целых объектов, новая система отслеживает части
VLM-агент динамически компонует модули и учится на ошибках в реальном времени
Исследователи создали первый полностью автоматизированный пайплайн обучения
В отличие от обычных роботов, все двигатели перенесли к основанию конструкции
Система достигла 99% успешности выполнения задач на бенчмарке LIBERO и показала рост производительности более 50% в SimplerEnv
Роботы научились работать в команде как люди: новая система памяти повысила их эффективность на 203% и позволила масштабировать группы до 5 роботов
Роботическая рука с мягкими пальцами безопасно захватывает предметы силой до 17 кг и меняет форму за полсекунды для помощи людям с инвалидностью
Робот научился использовать любые предметы как инструменты — ложкой переливать, веткой подметать. Успешность выросла на 30-60% по сравнению с другими системами
Ученые создали виртуальный полигон для роботов, который переводит реальные видео в симуляцию и тестирует более 7000 вариантов поведения
Исследователи создали метод TARC, позволяющий роботам автономно адаптировать частоту управления под текущую ситуацию. Тестирование на RC-автомобиле и четвероногом роботе показало значительное снижение частоты управления при сохранении производительности
