NVIDIA 亮相 CoRL 2024
11 月 6 — 9 日
慕尼黑科学会议中心 (Science Congress Center Munich)
德国慕尼黑
探索 NVIDIA 机器人技术的潜力
机器人学习大会 (CoRL) 是一年一度的国际会议，聚焦机器人开发与机器学习的交叉领域。探索相关创新技术，了解 NVIDIA 研究如何与 CoRL 成员合作，为整个社区实现 AI 突破。
CoRL 2024 上的新闻和公告
CoRL 上的 NVIDIA 研究
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论文
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研讨会
从人形机器人到政策，探索 NVIDIA 为 CoRL 社区带来的研究成果。
*表示对论文做出同等贡献。
ReMEmbR：为机器人导航构建长时程时空记忆并进行推理
Abrar Anwar, John Welsh, Joydeep Biswas, Soha Pouya, Yan Chang
SkillMimicGen：用于高效技能学习和部署的自动演示生成
Caelan Garrett*, Ajay Mandlekar*, Bowen Wen, Dieter Fox
避免一切：借助专家指导的微调实现无模型碰撞避免
Adam Fishman, Aaron Walsman, Mohak Bhardwaj, Wentao Yuan, Balakumar Sundaralingam, Byron Boots, Dieter Fox
RoboPoint：用于机器人空间可操作点预测的视觉语言模型
Wentao Yuan, Jiafei Duan, Valts Blukis, Wilbert Pumacay, Ranjay Krishna, Adithyavairavan Murali, Arsalan Mousavian, Dieter Fox
DiffusionSeeder：基于扩散的方法生成种子进行运动优化，实现快速运动规划
Raven Huang, Balakumar Sundaralingam, Arsalan Mousavian, Adithyavairavan Murali, Ken Goldberg, Dieter Fox
NOD-TAMP：使用神经对象描述符进行通用化长时程规划
Shuo Cheng, Caelan Garrett*, Ajay Mandlekar*, Danfei Xu
借助离散表征学习探索机器人交互模式
Liquan Wang, Ankit Goyal, Haoping Xu, Animesh Garg
Manipulate-Anything：使用视觉语言模型实现现实世界机器人自动化
Jiafei Duan, Wentao Yuan, Wilbert Pumacay, Yi Ru Wang, Kiana Ehsani, Dieter Fox, Ranjay Krishna
DextrAH-G：借助几何结构实现像素到动作的灵巧手抓取
Tyler Ga Wei Lum*, Martin Matak*, Viktor Makoviychuk, Ankur Handa, Arthur Allshire, Tucker Hermans, Nathan D. Ratliff*, Karl Van Wyk*
使用视觉世界模型进行多任务交互式机器人车队学习
Huihan Liu, Yu Zhang, Vaarij Betala, Evan Zhang, James Liu, Crystal Ding, Yuke Zhu
Harmon：从语言描述中生成人形机器人的全身运动
Zhenyu Jiang, Yuqi Xie, Jinhan Li, Ye Yuan, Yifeng Zhu, Yuke Zhu
OKAMI：通过单个视频模仿教授人形机器人操控技能
Jinhan Li, Yifeng Zhu, Yuqi Xie, Zhenyu Jiang, Mingyo Seo, Georgios Pavlakos, Yuke Zhu
SPIRE用于长时程操作的协同规划、模仿学习和强化学习
Zihan Zhou, Animesh Garg, Dieter Fox, Caelan Reed Garrett, Ajay Mandlekar
对树支的柔和操作：一种可感知接触的策略学习方法
Jay Jacob, Shizhe Cai, Paulo Vinicius Koerich Borges, Tirthankar Bandyopadhyay, Fabio Ramos
RAM：基于检索的可供性迁移用于零样本泛化机器人操控
Yuxuan Kuang, Junjie Ye, Haoran Geng, Jiageng Mao, Congyue Deng, Leonidas Guibas, He Wang, Yue Wang
用于鲁棒多接触移动操控的引导式强化学习
Jean Pierre Sleiman, Mayank Mittal, Marco Hutter
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Isaac ROS
NVIDIA Isaac™ ROS 基于开源 ROS 2 软件框架构建。这意味着 ROS 社区中的数百万开发者均可利用 NVIDIA 加速库和 AI 模型来加速开发和部署工作流。
Isaac Perceptor
Isaac Perceptor 是基于 Isaac ROS 构建的工作流，可以让您快速打造能够在仓库或工厂等非结构化环境中感知、定位和运营的强大的自主移动机器人 (AMR)。
Isaac Manipulator
Isaac Manipulator 工作流基于 Isaac ROS 构建，让您打造 AI 驱动型并能够无缝感知和理解所处环境并与之交互的机械臂（或机械手）。
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NVIDIA Isaac Sim™ 是一款参考应用程序，帮助开发者在基于物理的虚拟环境中设计、仿真、测试和训练基于 AI 的机器人和自主机器。
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