Zobrazeno 1 - 10
of 2 008
pro vyhledávání: '"Weerakoon, P."'
This research was mainly conducted to explore the possibility of formulating an efficient algorithm to find roots of nonlinear equations without using the derivative of the function. The Weerakoon-Fernando method had been taken as the base in this pr
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2102.02367
Publikováno v:
SeMA Journal; 20240101, Issue: Preprints p1-14, 14p
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Elnoor, Mohamed, Weerakoon, Kasun, Seneviratne, Gershom, Xian, Ruiqi, Guan, Tianrui, Jaffar, Mohamed Khalid M, Rajagopal, Vignesh, Manocha, Dinesh
We present a novel autonomous robot navigation algorithm for outdoor environments that is capable of handling diverse terrain traversability conditions. Our approach, VLM-GroNav, uses vision-language models (VLMs) and integrates them with physical gr
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2409.20445
Autor:
Seneviratne, Gershom, Weerakoon, Kasun, Elnoor, Mohamed, Rajgopal, Vignesh, Varatharajan, Harshavarthan, Jaffar, Mohamed Khalid M, Pusey, Jason, Manocha, Dinesh
We present CROSS-GAiT, a novel algorithm for quadruped robots that uses Cross Attention to fuse terrain representations derived from visual and time-series inputs, including linear accelerations, angular velocities, and joint efforts. These fused rep
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2409.17262
Autor:
Weerakoon, Kasun, Elnoor, Mohamed, Seneviratne, Gershom, Rajagopal, Vignesh, Arul, Senthil Hariharan, Liang, Jing, Jaffar, Mohamed Khalid M, Manocha, Dinesh
We present BehAV, a novel approach for autonomous robot navigation in outdoor scenes guided by human instructions and leveraging Vision Language Models (VLMs). Our method interprets human commands using a Large Language Model (LLM) and categorizes th
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2409.16484
We present TOPGN, a novel method for real-time transparent obstacle detection for robot navigation in unknown environments. We use a multi-layer 2D grid map representation obtained by summing the intensities of lidar point clouds that lie in multiple
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2408.05608
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Sathyamoorthy, Adarsh Jagan, Weerakoon, Kasun, Elnoor, Mohamed, Zore, Anuj, Ichter, Brian, Xia, Fei, Tan, Jie, Yu, Wenhao, Manocha, Dinesh
We present ConVOI, a novel method for autonomous robot navigation in real-world indoor and outdoor environments using Vision Language Models (VLMs). We employ VLMs in two ways: first, we leverage their zero-shot image classification capability to ide
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2403.15637