机器人 / 具身智能

The Unreasonable Effectiveness of Discrete-Time Gaussian Process Mixtures for Robot Policy Learning

离散时间高斯过程混合在机器人策略学习中的惊人有效性

Jan Ole von Hartz, Adrian Röfer, Joschka Boedecker, Abhinav Valada

机构 * Department of Computer Science, University of Freiburg, Germany（弗赖堡大学计算机科学系） 纠错

专题命中 机器人学习 ：robot policy(title)；manipulation(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI、cs.LG；robotics(comments)

AI总结 提出MiDiGap方法，利用少量演示和相机观测，通过离散时间高斯过程混合实现机器人操作策略的灵活表示与模仿学习，在长时域、高约束、动态和多模态任务上取得SOTA性能，并支持推理时引导。

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