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Lyes Saad Saoud Dr
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AgriSense框架使用视觉-语言模型进行虚拟温室机器人操作
研究人员开发了AgriSense，一个用于自主温室管理的框架。该系统集成了虚拟温室模拟、移动机器人操纵器以及RGB和LiDAR等多种传感器。它利用DINOv2和BERT等视觉-语言模型来预测环境条件并指导机器人干预。虽然该系统在模拟中的区域决策方面表现强劲，但其在真实图像上的有效性及其在物理温室中的性能仍有待验证。
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机器人中的发育编码提高了多样性，但损害了鲁棒性
一篇新研究论文探讨了进化机器人中发育编码的权衡。研究发现，虽然这些编码可以增加表型多样性，但它们也降低了局域性和重组的鲁棒性。具体来说，在最终适应度方面，时间合子发育编码并不比直接编码持续表现更好，但确实扩展了表型变异。然而，这以较低的突变活力、降低的局域性以及交叉后代的适应度和活力下降为代价。