피지컬 AI Lab https://validator.w3.org/feed/docs/rss2.html mplib return_closest: ranking IK candidates and equivalent joint angles mplib 충돌 환경: 월드 포인트클라우드와 손에 든 물체를 따로 표현하기 SAPIEN component lifecycle: enabled, attached and in a scene SAPIEN 분할 영상: 메시 ID와 actor ID로 물체를 묶는 기준 SAPIEN Position textures: camera coordinates to world points acados QP warm starts: backend state and the separate first-QP switch acados partial condensing: QP 단계 수와 실제 예측 시간을 구분하기 Pinocchio WORLD와 LOCAL_WORLD_ALIGNED: 축이 같아도 선속도가 다른 이유 ros2_control fallback controllers: errors and interface dependencies Isaac Lab H1 Rough: what the Play configuration inherits and changes Isaac Lab 시각 증강: demo ID로 새 영상과 기존 행동을 다시 묶기 ManiSkill control-mode conversion: action counts and state replay LeRobot 언어 레시피: 지속 지시와 순간 이벤트를 카메라별로 결합하기 RoboChallenge remote control: observations and the FIFO action queue RobotArena Infinity progress scores: why the last 30% of a rollout matters RoboDojo·XPolicyLab 이미지 경로: 저장 JPEG와 런타임 RGB를 구분하기 FeelAnyForce: 촉각 깊이를 학습 정답으로 써서 RGB 영상에서 3D 힘을 추정하는 방법 TLA tactile assembly: encoding contact corrections as action tokens RoTO 2.0의 blind 관측: 접촉 비트와 관절 이력 4개로 로봇 손을 제어하는 구조 TACT humanoid imitation: why the policy predicts human arm poses IMBench의 숨은 상태 과제: 들어 올리기와 가림막 밀기가 관측이 되는 이유 TaF-VLA: why tactile images learn from two force codebooks ViTa-Zero: 손가락 접촉으로 가려진 물체의 6D 자세를 고치는 법 From one demonstration to a contact policy: constraints and transitions FusionSense 촉각 앵커: 만질 곳을 고르고 3D 형상에 고정하기 CycleVLA: subtask backtracking and action-chunk selection with MBR DoReMi: 스킬 실행 중 제약을 확인하고 다음 행동을 다시 계획하는 방법 AHA의 실패 답변: 성공 판정과 원인 설명을 따로 읽는 이유 Dream2Fix의 실패 영상 필터: 행동 조건과 생성 장면을 네 가지 검사로 맞추기 REFLECT failure summaries: retain a route back to the multisensory evidence RoboTwin 2.0 leaderboard: training tracks and clean2random scores RoboArena paired trials: matching the scene, separating the scores RobotPerf grey-box와 black-box: 무엇을 남겨 놓고 성능을 잴까 VLA-Arena: 능력 축과 L0–L2 난도를 함께 읽는 방법 RoboMME-Interference: retrieving a useful demonstration from a crowded history RMBench 작업 메모리 복잡도: 긴 작업과 기억이 필요한 작업의 차이 VLA evaluation harness: how one evaluation ID resumes a sharded run RoboMIND 언어 라벨: 작업 이름과 동작 구간 설명을 나누는 이유 OpenVLA 데이터 변환: Bridge와 RT-1의 그리퍼 값을 같은 뜻으로 맞추기 SOFA 소프트 손가락: 화면 메시와 변형 계산 메시가 다른 이유 SoftRobots 제어 입력: 같은 케이블 명령이라도 힘과 변위가 다른 이유 Pinocchio 충돌 검사: 메시를 불러와도 검사 쌍이 따로 필요한 이유 TSID 지지발 전환: 발 기준 자세와 접촉 모델을 연결하는 순서 mplib 경로 제약: 이동 중 말단 방향을 유지하는 방법 이벤트 카메라 동시 보정: 서로 다른 패턴의 코너를 맞추는 방법 이벤트 카메라 입자 크기 측정: 통과 시간을 윤곽 길이로 바꾸기 acados RTI: 준비 계산과 현재 상태 피드백을 나누는 순서 Pinocchio CLIK: 자세 오차를 줄이는 Jacobian과 종료 조건 피지컬 AI Lab 글 목록