机器人 / 具身智能

Efficient Camera Pose Augmentation for View Generalization in Robotic Policy Learning

高效的相机姿态增强用于机器人策略学习中的视角泛化

Sen Wang, Huaiyi Dong, Jingyi Tian, Jiayi Li, Zhuo Yang, Tongtong Cao, Anlin Chen, Shuang Wu, Le Wang, Sanping Zhou

机构 * Xi'an Jiaotong University（西安交通大学） ； Noah's Ark Lab（诺亚方舟实验室） 纠错

专题命中 机器人学习 ：robotic(title)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出GenSplat框架，通过新颖视角渲染实现视角泛化的策略学习，利用3D高斯点云重建和3D先验蒸馏策略，增强策略在空间扰动下的鲁棒性。

An Interactive LLM-Based Simulator for Dementia-Related Activities of Daily Living

基于交互式大语言模型的痴呆相关日常活动模拟器

Kruthika Gangaraju, Shu-Fen Wung, Kevin Berner, Jing Wang, Fengpei Yuan

机构 * Worcester Polytechnic Institute（伍斯特理工学院） ； University of California Davis（加州大学戴维斯分校） ； MGH Institute of Health Professionals（麻省总医院健康专业学院） ； University of New Hampshire（新罕布什尔大学） 纠错

专题命中 机器人学习 ：robotics(abstract)；robot policy(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出一个交互式模拟器，利用大语言模型生成痴呆患者在日常活动中的多轮行为，通过专家反馈优化策略，提升辅助AI和机器人在痴呆护理中的应用效果。

Enhancing Policy Learning with World-Action Model

通过世界-动作模型增强策略学习

Yuci Han, Alper Yilmaz

机构 * Photogrammetry and Computer Vision Lab, The Ohio State University（俄亥俄州立大学摄影测量与计算机视觉实验室） 纠错

专题命中 机器人学习 ：manipulation(abstract)；world model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出World-Action Model，通过联合推理未来视觉观测和驱动状态转移的动作，提升策略学习效果。在CALVIN基准的八项任务中，WAM通过行为克隆和基于模型的PPO优化，显著提高成功率。