机器人 / 具身智能

AgenticRL: Self-Refining Agentic Reinforcement Learning for Vision-Conditioned UAV Navigation

面向视觉条件的无人机导航的自优化智能体强化学习

Roohan Ahmed Khan, Yasheerah Yaqoot, Amir Atef Habel, Muhammad Ahsan Mustafa, Dzmitry Tsetserukou

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 提出AgenticRL框架，利用多模态GPT智能体自动设计奖励函数、通过闭环自改进优化策略，在多种无人机导航任务中提升性能并实现高成功率。

AllDayNav: Lifelong Navigation via Real-World Reinforcement Learning

AllDayNav: 通过真实世界强化学习实现终身导航

Hang Yin, Yinan Liang, Jiazhao Zhang, Jiahang Liu, Minghan Li, Zhizheng Zhang, He Wang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Galbot Robotics ； Peking University（北京大学） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） 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AllDayNav框架，利用自进化多模态记忆和强化学习隐式编码场景动态，在跨房间、跨回合和跨任务场景中实现接近100%的成功率，超越基于地图、VLM和RL的基线方法。

Comments Project Page: https://bagh2178.github.io/AllDayNav/

MODIP: Efficient Model-Based Optimization for Diffusion Policies

MODIP：扩散策略的高效基于模型的优化

Zakariae El Asri, Philippe Gratias-Quiquandon, Nicolas Thome, Olivier Sigaud

机构 * Sorbonne Université, CNRS, ISIR, F-75005 Paris, France（索邦大学，法国国家科学研究中心，智能系统与机器人研究所，法国巴黎） ； Institut Universitaire de France (IUF)（法国大学研究院） 纠错

专题命中 模仿学习与强化学习 ：robot learning(abstract)；world model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出MODIP框架，利用世界模型和模型预测控制生成高质量轨迹，以监督方式微调扩散策略，实现离线到在线的强化学习微调，在D4RL和RoboMimic任务上超越行为克隆基线。