aistations.org / projects
Real-world robotic AI systems, open-source tools, and research demos built at KETI and beyond. Hệ thống robot AI thực tế, công cụ mã nguồn mở và demo nghiên cứu được xây dựng tại KETI và nhiều nơi khác.
The first robotics environment published to the Prime Intellect Environments Hub. 35 hand-written questions over a pinned LeRobot checkout, each grounded in verified source evidence. Deterministic reward, no LLM judge — graded on cited file paths and symbols, so runs reproduce exactly and a reviewer can audit the grading by reading the question file. Hardened against reward hacking across 28 adversarial review rounds: a memorised answer with zero tool calls scored a perfect 1.000 until grounding was added. 197 regression tests, every guard counterfactual-tested. Môi trường robotics đầu tiên được đăng lên Prime Intellect Environments Hub. 35 câu hỏi tự soạn trên bản LeRobot đã ghim commit, mỗi câu có bằng chứng kiểm chứng được từ mã nguồn. Chấm điểm tất định, không dùng LLM làm giám khảo — chấm theo đường dẫn tệp và ký hiệu được trích dẫn, nên chạy lại cho kết quả y hệt và người review đọc tệp đề là kiểm được cách chấm. Được gia cố chống lách điểm qua 28 vòng review đối kháng: câu trả lời học thuộc không gọi công cụ nào từng đạt điểm tuyệt đối 1.000 cho tới khi thêm ràng buộc grounding. 197 test hồi quy, mọi lớp bảo vệ đều được kiểm bằng đối chứng.
Full-stack robotic system for elderly/disabled support at KETI. Led AI perception module: object detection, 6D pose estimation, and HRI interface. Integrated with ROS2 Nav2 for autonomous navigation and object retrieval. Published Ubiquitous Robots 2025. Hệ thống robot đầy đủ hỗ trợ người cao tuổi/khuyết tật tại KETI. Phụ trách module AI nhận thức: phát hiện vật, ước lượng tư thế 6D, giao diện HRI. Tích hợp ROS2 Nav2 cho điều hướng tự động. Đăng trên Ubiquitous Robots 2025.
Designed and benchmarked 7 LLM planning strategies (chain-of-thought, ReAct, Tree-of-Thought, and more) for robot task planning. Multi-agent framework with scene perception → LLM reasoning → executable ROS2 actions with error recovery. Supports Ollama, OpenAI, and Anthropic backends. Thiết kế và đánh giá 7 chiến lược LLM planning (chain-of-thought, ReAct, Tree-of-Thought...) cho lập kế hoạch tác vụ robot. Framework multi-agent với nhận thức cảnh → suy luận LLM → hành động ROS2 có phục hồi lỗi. Hỗ trợ Ollama, OpenAI, Anthropic.
Proposed Fine-aware ViT (FaViT): custom Vision Transformer with fine-grained attention for grasp pose detection, outperforming CNN baselines across 5 object categories (IEICE 2025). Deployed the full perception stack — RGB-D detection → 6D pose estimation → grasp planning — on NVIDIA Jetson AGX Xavier at 30+ FPS with TensorRT INT8 for industrial bin-picking. Đề xuất Fine-aware ViT (FaViT): Vision Transformer với attention chi tiết cho phát hiện tư thế nắm, vượt CNN trên 5 danh mục vật thể (IEICE 2025). Triển khai toàn bộ stack nhận thức — RGB-D → ước lượng tư thế 6D → lập kế hoạch nắm — trên NVIDIA Jetson AGX Xavier đạt 30+ FPS với TensorRT INT8 cho bin-picking công nghiệp.
cpp-ml-system: C++17 ML/CV from scratch (AVX2+GEMM, CNN, Kalman/EKF, point cloud). vision_tracking: SORT/DeepSORT/ByteTrack + YOLOv11 + OSNet. robot_sim_vla: VLA policies on Franka Panda, Isaac Lab, 98.75% on LIBERO. pyplanner: 7 LLM planning methods. groundingdino_tool: semi-auto labeling with active learning. cpp-ml-system: ML/CV C++17 từ đầu (AVX2+GEMM, CNN, Kalman/EKF, point cloud). vision_tracking: SORT/DeepSORT/ByteTrack + YOLOv11 + OSNet. robot_sim_vla: VLA trên Franka Panda, Isaac Lab, 98.75% LIBERO. pyplanner: 7 phương pháp LLM planning. groundingdino_tool: bán tự động gán nhãn với active learning.