机器人 / 具身智能

Persistent Robot World Models: Stabilizing Multi-Step Rollouts via Reinforcement Learning

持久的机器人世界模型：通过强化学习稳定多步 rollout

Jai Bardhan, Patrik Drozdik, Josef Sivic, Vladimir Petrik

机构 * Czech Institute of Informatics, Robotics and Cybernetics, Czech Technical University in Prague（捷克理工大学，捷克信息学、机器人学与控制论研究所） 纠错

专题命中 模仿学习与强化学习 ：world model(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 本文通过强化学习方法改进机器人世界模型，解决多步预测中误差累积问题，提出自回归rollout训练方案和多视角视觉反馈奖励，提升预测精度和稳定性，实现在DROID数据集上的state-of-the-art表现。

Comments 34 pages, 11 figures, 12 tables

COIN: Collaborative Interaction-Aware Multi-Agent Reinforcement Learning for Self-Driving Systems

COIN: 基于协作交互的多智能体强化学习用于自动驾驶系统

Yifeng Zhang, Jieming Chen, Tingguang Zhou, Tanishq Duhan, Jianghong Dong, Yuhong Cao, Guillaume Sartoretti

机构 * Department of Mechanical Engineering, College of Design and Engineering, National University of Singapore（新加坡国立大学设计与工程学院机械工程系） ； Department of Electrical and Electronic Engineering, The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学电机及电子工程学系） ； School of Vehicle and Mobility, Tsinghua University（清华大学车辆与运载学院） 纠错

专题命中 模仿学习与强化学习 ：navigation(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出COIN框架，通过改进的CIG-TD3算法和双层交互感知集中批评者架构，提升多智能体自动驾驶系统在复杂动态场景中的安全性和效率。

CROSS: A Mixture-of-Experts Reinforcement Learning Framework for Generalizable Large-Scale Traffic Signal Control

CROSS: 一种用于通用大规模交通信号控制的专家混合强化学习框架

Xibei Chen, Yifeng Zhang, Yuxiang Xiao, Mingfeng Fan, Maonan Wang, Guillaume Sartoretti

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

专题命中 模仿学习与强化学习 ：robotics(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出CROSS框架，通过预测对比聚类和场景自适应MoE模块，提升交通信号控制的泛化能力，实验显示其在SUMO模拟器上表现优于现有方法。