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双手机器人操纵的3D策略扩散
图1：BI3D扩散器演员的概述。顶部：BI3D扩散器Actor是一个条件扩散模型，生成两个端效应器的3D轨迹。类似于[13]，在每个扩散步骤I中，我们的模型将机器人未来最终效应器轨迹的噪声估计值，提出RGB-D视图O和本体感受信息c。这些令牌是通过注意，使用3D相对位置信息的上下文对语言进行的，并参与语言令牌l以融合教学信息。Our model predicts the noise of left- and right-hand 3D locations ( ϵ loc θ,l ( o , l, c l , τ i l , i ) and ϵ loc θ,r ( o , l, c r , τ i r , i ) ) and the noise of left- and right-hand 3D rotations ( ϵ rot θ,l ( o , l, c l , τ i l , i ) and ϵ rot θ,r ( o , l, c r , τi，r i）。底部：在推断期间，BI3D扩散器演员迭代地将未来双手轨迹的估计值降低。
智能行业的机器人操纵器的基于增强学习的运动计划
摘要 - 由数字技术和自动化的整体推动的智能行业的出现，彻底改变了制造业和工业流程。机器人技术和人工智能（AI）处于这种转变的最前沿，推动了对机器人自动化和运动计划的广泛研究。传统的运动计划算法，例如人工电位领域，生物启发的启发式方法和基于抽样的方法，通常在复杂的环境中流动，因为它们的高计算需求和产生非最佳解决方案的趋势。强化学习（RL）已成为一种强大的替代方案，在动态设置中提供了实时适应和最佳决策。本文回顾了经典运动计划方法的固有局限性，并探讨了基于RL的方法中的当代趋势，重点是它们在智能行业中的应用。它突出了RL在增强适应性，效率和鲁棒性方面的优势，尤其是在高维和动态环境中。关键讨论包括将RL与传统技术的集成，RL应用在各个领域的扩展以及基于传感器的方法在改善运动控制中的作用。
强制性：以力量捕获系统进行富含接触的操纵的力量仿真学习
摘要 - 在大多数接触式操纵任务中，人类将随时间变化的力应用于目标对象，以补偿视觉引导的手轨迹中的不准确性。，当前的机器人学习算法主要集中在基于轨迹的政策上，而对学习力相关的技能的关注有限。为了解决这一局限性，我们引入了以力为中心的机器人学习系统Forcemimic，提供了一种自然，吸引力和无机器人的机器人示范收集系统，以及用于强大接触富含接触良好的操作的混合力 - 动作模仿学习算法。使用拟议的forcapture系统，操作员可以在5分钟内剥离西葫芦，而力量反馈近距离运行则需要13分钟以上，并且在任务完成方面挣扎。使用收集的数据，我们提议Hybridil训练一个以力为中心的模仿学习模型，该模型配备了混合力位置控制原始的原始性，以适合机器人执行过程中预测的扳手位置参数。实验表明，我们的方法使该模型能够在蔬菜剥离的接触术任务下学习更强大的策略，与基于纯粹的纯粹的模仿学习相比，成功率相对增加了54.5％。硬件，代码，数据和更多结果将在项目网站https://forcemimic.github.io上开放。
双臂移动操纵器-RB-Y1
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挂一件T恤：迈向具有多模式触觉反馈
摘要 - 由于其在国内和工业领域中的广泛应用，因此在机器人技术中，孔洞操纵一直是一个长期存在的问题。由于感知和建模的进步，可变形的对象操纵吸引了越来越多的关注。本文重点介绍了这些问题的交集，其中必须将一个孔变形以允许钉入口。此任务的常见国内应用是将衣架穿过T恤的领口将其悬挂。我们证明，通过使用来自Gelsight传感器的多模式触觉反馈可以降低问题的复杂性。高分辨率接触检测有助于将掌握到T恤上合适的位置。使用触觉反馈跟踪力轨迹，我们的算法可以操纵大小和刚度的T恤，以使它们的领口封闭衣架。我们的实验结果表明与理论分析保持一致。我们预计我们提出的方法将更广泛地适用于需要同时估算和执行弹性对象的力轨迹的其他问题。
RoboExp：通过机器人操纵的交互式探索行动条件的场景图
摘要：我们介绍了交互式场景探索的新颖任务，其中机器人自主探索环境并产生一个动作条件的场景图（ACSG），该图形图（ACSG）捕获了基础环境的结构。ACSG在场景中既说明了低级信息（几何和语义）以及高级信息（不同实体之间的动作条件关系）。为此，我们提出了机器人探索（RoboExp）系统，该系统结合了大型多模型（LMM）和明确的内存设计，以增强我们的系统功能。机器人的原因以及如何探索对象，通过交互过程累积新信息，并逐步构建ACSG。利用构造的ACSG，我们说明了机器人系统系统在促进涉及涉及刚性，清晰的对象，嵌套对象和可变形对象的各种真实的操纵任务方面的有效性和效率。项目页面：https：//jianghanxiao.github.io/roboexp-web/
探索双人机器人操纵中的主动视力
摘要 - 模仿学习在使用相机的视觉反馈执行高精度操纵任务方面具有巨大的潜力。但是，在模仿学习的常见实践中，将摄像机固定在适当的位置，从而导致遮挡和有限的视野等问题。此外，摄像机通常被放置在宽阔的一般位置，而没有特定于机器人任务的有效观点。在这项工作中，我们研究了主动视力（AV）对模仿学习和操纵的效用，在该工作中，除了操纵政策外，机器人还从人类的演示中学习了AV政策，以动态地改变机器人的相机观点，以获取有关其环境和给定任务的更好信息。我们介绍了AV-Aloha，这是一种带有AV的新型双层远程处理机器人系统，AV的扩展是Aloha 2机器人系统的扩展，并结合了一个仅携带立体声摄像机的额外的7多型机器人臂，仅负责找到最佳视图点。此相机将立体视频流向戴着虚拟现实（VR）耳机的操作员，使操作员可以使用头部和身体运动来控制相机的姿势。该系统提供了具有双层第一人称控制的身临其境的远程操作体验，从而使操作员能够动态探索和搜索场景并同时与环境进行交互。我们在现实世界和模拟中对系统进行模仿学习实验，这些任务强调观点计划。项目网站：https：//soltanilara.github.io/av-aloha/我们的结果证明了人类引导的AV在模仿学习中的有效性，显示了可见性有限的任务中固定相机的显着改善。
使用基于SAM2的跟踪
摘要 - 铰接式对象操纵需要精确的对象相互作用，必须仔细考虑对象的轴。先前的研究采用交互式感知来操纵铰接的物体，但通常，开放环方法通常因忽略相互作用动力学而受到影响。为了解决此限制，我们提出了一条闭环管道，将交互感与在线轴估计的分段3D点云进行估算。我们的方法利用任何交互式感知技术作为交互感感知的基础，诱导轻微的对象运动生成不断发展的动态场景的点云框架。然后使用段的任何模型2（SAM2）对这些点云进行分割，然后将对象的移动部分掩盖以进行准确的运动在线轴估计，从而指导子序列的机器人动作。我们的方法显着提高了涉及清晰对象的操纵任务的精确和效率。模拟环境中的实验表明，我们的方法优于基线方法，尤其是在要求基于轴心控制的任务中。
通过几何阻抗控制
摘要 - 本文提出了一种差异几何控制方法，该方法利用了SE（3）组不变性和等效性，以提高学习机器人操纵任务中涉及与环境相互作用的可传递性。所提出的方法是基于利用最近提出的几何阻抗控制（GIC）与学习变量阻抗控制框架相结合的，在该框架中，增益计划策略是从专家辩护中以监督的学习方式培训的。几何一致的误差向量（GCEV）被馈送到神经网络以实现增益计划策略。我们证明，使用GCEV的GIC和学习表示在任意SE（3）转换（即翻译和旋转）下仍然不变。此外，我们表明，相对于空间框架表示，所提出的方法是均等的。对我们提出的控制和学习框架与配备笛卡尔错误矢量增益计划策略的著名的笛卡尔太空学习阻抗控制的比较，证实了我们所提出的方法的出色学习转移性。索引术语 - 几何阻抗控制，SE（3）等效性和剩余不变性，可变阻抗控制，接触式操纵任务
叶绿体中的工程rubisco凝结以操纵植物光合作用
太阳陈1,2,3，玛塔·霍卡4，菲利普·戴维5，Yaqi Sun 2，Fei Zhou 3，Tracy Lawson 5，Peter J. Nixon 4，Yongjun Lin 3，lu-niw Liu 2,6 * 1 Guangdong guangdong guangdong guangdong省级利用和药物保存和北部北部的省级北部。 512000，中国2分子与综合生物学研究所，利物浦大学，利物浦大学，利物浦L69 7ZB，英国3号国家遗传改善的国家主要实验室和国家植物基因研究中心，瓦兹胡农农业大学，武汉，瓦汉430070，430070，430070 2AZ，英国5日生命科学学院，埃塞克斯大学，科尔切斯特CO4 4SQ，英国6海洋生命科学学院和中国海洋深海洋多球和地球系统的边境科学中心，中国海洋大学266003，中国 *通讯 *通信：luning.luning.luiu@luning@liverpool.ac.ac.ac.uk（l.-n.-n.l.-n.l.l.l.l.l.l.l.l.l.l.l.l.l.l.l.l.l.l.l.l.l>摘要尽管Rubisco是全球最丰富的酶，但由于其营业率低和区分CO 2和O 2的能力有限，碳固定效率低下，尤其是在高O 2条件下。为了解决这些局限性，包括蓝细菌和藻类在内的浮游植物已经进化了CO 2浓缩机制（CCM），这些机制涉及在特定结构内将Rubisco划分的rubisco，例如在藻类或藻类中的cyanobacteria或Pyrenacoids中的羧基助理。工程植物的叶绿体建立了类似的结构来分隔Rubisco，这引起了人们对改善作物植物中光合作用和碳同化的兴趣。在这里，我们提出了一种方法，可以通过遗传融合的超纤维纤维构成超级纤维绿色荧光蛋白（SFGFP）在烟草中有效地诱导内源性rubisco的凝结（Nicotiana tabacum）叶绿体。通过利用SFGFP的固有寡聚特征，我们成功地创建了类似pyrenoid的Rubisco冷凝物，这些冷凝物在叶绿体中显示动态的，类似液体的特性，而不会影响Rubisco组装和催化功能。转基因烟草植物与野生型植物相比表现出可比的自养生长速率和环境空气中的完整生命周期。我们的研究提供了一种有希望的策略，可以通过相分离调节植物叶绿体中的内源性Rubisco组装和空间组织，这为生成合成细胞器样结构的基础为碳固定的碳固定结构（例如羧化合物和吡啶样），以优化光合效率。关键字：Rubisco;碳固定；光合作用；叶绿体工程；相位分离；蛋白质冷凝；植物生物技术