机器人 / 具身智能

Expanding Spatial and Temporal Context for Robotic Imitation Learning With Scene Graphs

利用场景图扩展机器人模仿学习的时空上下文

Jianing Qian, Qinhe Peng, Emmanuel Panov, Leonor Fermoselle, Dinesh Jayaraman, Bernadette Bucher, Tarik Kelestemur

机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； RAI Institute（RAI研究院） ； University of Michigan（密歇根大学） 纠错

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

AI总结 提出使用场景图作为显式结构化记忆机制，通过动态维护对象中心关系及其时间演化，解决机器人模仿学习中的部分可观测性和长时推理问题。

Trust, Geometry, and Rules: A Credibility-Aware Reinforcement Learning Framework for Safe USV Navigation under Uncertainty

信任、几何与规则：不确定性下安全USV导航的可信感知强化学习框架

Yuhang Zhang, Shuqi Chai, Yukang Zhang, Liusha Yang, Mingchuan Zhang, Wei Wang, Qingjiang Shi, Quanbo Ge

机构 * School of Information Engineering, Henan University of Science and Technology（河南科技大学信息工程学院） ； Shenzhen Research Institute of Big Data（深圳大数据研究院） ； School of Logistics Engineering, Shanghai Maritime University（上海 Maritime University物流工程学院） ； Shenzhen Technology University（深圳科技大学） ； School of Computer Science, Wuhan University（武汉大学计算机学院） ； School of Software Engineering, Tongji University（同济大学软件工程学院） 纠错

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

AI总结 提出一种集成可信感知学习、几何安全屏蔽和连续规则感知嵌入的强化学习框架，以解决动态海洋环境中USV导航的安全性和COLREGs合规性问题。

CRAFT: Coaching Reinforcement Learning Autonomously using Foundation Models for Multi-Robot Coordination Tasks

CRAFT：利用基础模型自主教练强化学习以完成多机器人协调任务

Seoyeon Choi, Kanghyun Ryu, Jonghoon Ock, Negar Mehr

机构 * Department of Mechanical Engineering, University of California Berkeley（机械工程系，加州大学伯克利分校） 纠错

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

AI总结 提出CRAFT框架，利用大语言模型分解任务、生成奖励函数，并通过视觉语言模型优化，实现多机器人协调学习，在四足导航和双臂操作任务中验证有效性。

Affordance-Based Hierarchical Reinforcement Learning for Quadruped Pedipulation

基于可负担性的四足机器人层级强化学习操控

Tuba Girgin, Jose Castelblanco, Gabriel Rodriguez, Emre Girgin, Cagri Kilic

机构 * Embry-Riddle Aeronautical University（埃姆布里-瑞德航空航天大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 提出三级层级强化学习框架，利用姿态和交互点可负担性引导导航与操控策略，在仿真和真实环境中实现自主物体操控。

Comments This paper is submitted to Wiley Journal of Field Robotics

GenPO++: Generative Policy Optimization with Jacobian-free Likelihood Ratios

GenPO++：基于无雅可比似然比的生成式策略优化

Ke Hu, Shutong Ding, Panxin Tao, Jingya Wang, Ye Shi

机构 * ShanghaiTech University（上海科技大学） 纠错

专题命中 模仿学习与强化学习 ：manipulation(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出GenPO++框架，利用高阶可逆ODE求解器中的历史状态作为辅助记忆，实现精确可逆映射，从而无偏且高效地计算生成流策略的似然比，在连续控制任务中优于现有方法。

Local Guidance, Global Impact: Gaussian-Reshaped Trust Region Unlocks Behavior Transitions

局部引导，全局影响：高斯重塑信任区域解锁行为转变

Bingxu Liu, Jiashun Liu, Johan Obando-Ceron, Hao Wang, Runze Liu, Pablo Samuel Castro, Aaron Courville, Ling Pan

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Mila - Québec AI Institute（魁北克AI研究院） ； Université de Montréal（蒙特利尔大学） ； Fudan University（复旦大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

专题命中 模仿学习与强化学习 ：robotic(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 针对PPO在非平稳环境中优化失效的问题，提出高斯信任区域策略优化（GTR），通过高斯核重塑信任区域实现非单调约束，在保持局部稳定性的同时允许必要的大幅策略更新，并在多种任务中取得强性能。

Comments 21 pages

ViVa: A Video-Generative Value Model for Robot Reinforcement Learning

ViVa：用于机器人强化学习的视频生成价值模型

Jindi Lv, Hao Li, Jie Li, Fankun Kong, Yang Wang, Pengfei Yi, Yifei Nie, Xiaofeng Wang, Zheng Zhu, Chaojun Ni, Qiuping Deng, Hengtao Li, Jiancheng Lv, Guan Huang

机构 * GigaAI ； Sichuan University（四川大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 提出ViVa，利用预训练视频生成器联合预测未来本体感受和标量价值，通过时空先验实现可靠价值估计，在三个任务中取得最优结果，与RECAP结合平均成功率达80%。

A Human-Sensitive Controller: Adapting to Human Musculoskeletal Disorder-Related Constraints via Reinforcement Learning

一种人类敏感控制器：通过强化学习适应人类肌肉骨骼疾病相关约束

Vitor Martins, Sara M. Cerqueira, Mercedes Balcells, Elazer R Edelman, Cristina P. Santos

机构 * Fundação para a Ciência e Tecnologia（葡萄牙科学与技术基金会） ； Centro de Microssistemas Eletromecânicos da Universidade do Minho（University of Minho微机电系统中心） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Brigham and Women’s Hospital, Harvard Medical School（哈佛医学院布莱尔妇女医院） ； GEVAB, IQS School of Engineering（GEVAB，IQS工程学院） ； LABBELS-Associate Laboratory, University of Minho（University of Minho关联实验室） 纠错

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

AI总结 提出基于强化学习的人类敏感机器人控制策略，使用Q学习和深度Q网络优化协作机器人的人机工效，在保持零疼痛风险下平均缩短38%任务完成时间。