Mr.Kang's life

로봇 manipulation 관련한 논문이 arxiv에 올라와서 정리해봅니다. 해당 논문은 California대학의 전자 컴퓨터 공학부에서 작성되었습니다. (2024.1월 업로드). 주요 내용 위주로 간단하게 살펴봤습니다. Functional Manipulation Benchmark (FMB) FMB task는 크게 다음의 2가지 카테고리로 나눌수 있음 1) Single-object multi-stage manipulation 2) Multi-object multi-stage manipulation 상기 2 카테고리 모두 'grasping, repositioning, insertion'같은 독립적인 기본 manipulation skill을 필요로 함. 작업의 복잡도 기준에서는 'Multi-object m..

Machine learning 2024. 1. 19. 09:22

저자: Jack Collins(1, 2), Shelvin Chand(1), Anthony vanderkop(1, 2), David Howard(1) 1) Cyber-Physical Systems Program, CSIRO, Brisbane, Australia 2) Centre for Robotics, Queensland University of Technology, Brisbane, Australia 이 riview논문은 현재 지속적으로 업데이트되고 있는 robot simulator만 다루며, 물리 엔진 또한 다루지 않음. 물리 엔진은 모든 robot simulator에 포함되어 있지만, 물리 엔진 그 자체로는 robot simulator를 구성하지 못하기 때문임. 논문의 목적: 연구자들에게 robot ..

Machine learning 2023. 12. 11. 14:31

저자 Hengjia Xiao (영국 맨체스터 메트로폴리탄 대학교 research assistant) and Peng Wang (영국 맨체스터 메트로폴리탄 대학교 강사) 주요 내용 - 해당 논문은 LLM과 A* 알고리즘을 묶어서, 복잡한 학습과정 없이 path planning을 수행하는 것을 목표로 함 - 구조적으로 확인해봤을 때, LLM을 따로 fine-tuning 학습 과정 없이 있는 모델을 그대로 사용한 것으로 보임 - 의의: LLM을 로봇 path planning에 붙여서 사용해봤다... 구조 사용자가 설정하고 싶은 부분들(환경, action model, 출발지점, 도착지점 등)에 대한 대화 처리를 LLM으로 해주고, LLM에서 추출된 {state, action} 정보 등에 기반하여 A* 알고리즘이..

Machine learning 2023. 12. 7. 09:55

실제 로봇을 운용함에 있어서, 중요한 것 중 하나는 로봇의 현재 위치를 파악하는 것입니다. 주어진 지도 상에서 로봇의 현재 위치를 파악하는 기술을 localization 또는 position estimation이라고 합니다. 일반적인 2D환경에서 이동하는 로봇의 경우, 지도 상에서의 위치 (x, y) 와 로봇이 향하는 각도 정보 θ로 표현가능합니다. Localization을 추정하기 위해 활용되는 센서로는 주로 Odometer(주행 기록계) 및 LiDAR 센서를 활용한다고 합니다. Localization은 position tracking과 global localization으로 이루어진다고 합니다. Position tracking (Local problem): 로봇의 초기 위치를 알고 있고, 이를 기반으..

Developer 2022. 3. 3. 08:31