机器人 / 具身智能

NavIsaacLab: Generating Realistic Crowd via Parallel Robot Learning for Benchmarking Human-aware Navigation

NavIsaacLab: 通过并行机器人学习生成逼真人群以基准测试人感知导航

Bingyi Xia, Han Bao, Jingyu Zhu, Hanjing Ye, Yuhan Pang, Guangcheng Chen, Liang Lin, Wenjun Xu, Jiankun Wang

机构 * Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） ； Jiaxing Research Institute, Southern University of Science and Technology（南方科技大学嘉兴研究院） 纠错

专题命中 机器人学习 ：navigation(title,abstract)；robot learning(title)；分类 cs.RO

AI总结 提出NavIsaacLab框架，利用基于物理和照片级真实感的仿真，结合轨迹扩散模型和对抗运动学习控制器生成逼真人群，用于训练和评估人感知导航策略。

Continual Robot Policy Learning via Variational Neural Dynamics

通过变分神经动力学的持续机器人策略学习

Jiaxu Xing, Zhiyuan Zhu, Yunfan Ren, Ismail Geles, Yifan Zhai, Rudolf Reiter, Davide Scaramuzza

机构 * Robotics and Perception Group, University of Zurich（苏黎世大学机器人感知组） 纠错

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

AI总结 提出持续学习框架，结合物理先验与神经残差建模隐藏动态，通过可微仿真和在线条件推断提升策略在未知干扰下的性能。