Esta página recopila y organiza artículos sobre inteligencia artificial publicados en todo el mundo. La información aquí presentada se resume utilizando Google Gemini y el sitio se gestiona sin fines de lucro. Los derechos de autor de los artículos pertenecen a sus autores y a las instituciones correspondientes; al compartir el contenido, basta con citar la fuente.
Este artículo aborda la manipulación móvil que permite el control de robots condicional al lenguaje en tareas domésticas. Los métodos existentes tienen dificultades con la coordinación de la base móvil y el manipulador porque no modelan explícitamente la influencia de la base móvil y pasan por alto los requisitos de observación visual de varias modalidades. Para abordar estos problemas, proponemos un transformador de difusión coordinado adaptativo (AC-DiT) que mejora la coordinación de la base móvil y el manipulador. AC-DiT primero extrae el movimiento de la base móvil a través de un mecanismo de condicionamiento de movilidad a cuerpo y lo usa como información de contexto para la predicción de la acción de cuerpo completo para permitir el control de cuerpo completo. Además, ajusta dinámicamente los pesos de fusión entre imágenes 2D y nubes de puntos 3D a través de una estrategia de condicionamiento multimodal consciente de la percepción para generar características visuales que satisfacen las demandas perceptivas actuales. El rendimiento de AC-DiT se verifica mediante simulaciones y tareas reales de manipulación móvil.
Takeaways, Limitations
•
Takeaways:
◦
Se presenta un enfoque novedoso para resolver eficazmente el problema de coordinación entre la base móvil y el manipulador.
◦
Control corporal completo considerando la influencia de la base móvil a través del mecanismo de acondicionamiento movilidad-cuerpo
◦
Utilizar información visual apropiada para diferentes etapas de la tarea a través de una estrategia de condicionamiento multimodal para la conciencia perceptiva
◦
Practicidad confirmada mediante simulación y verificación del rendimiento en entornos reales.
•
Limitations:
◦
Se necesita más investigación sobre el rendimiento de generalización del método propuesto.
◦
Se necesita una evaluación de robustez para diversos entornos y tareas.
◦
Se necesita más investigación sobre el manejo de situaciones complejas en entornos reales.