机器人 / 具身智能

Reverse to Advance: Teleoperation-Cost Effective Hard Policy Learning from Reversed Easy Tasks

逆向推进：从逆向简单任务中进行遥操作成本有效的硬策略学习

Qiyuan Qiao, Ge Yuan, Can Wang, Dong Xu

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

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

AI总结 研究针对高质量遥操作数据集收集成本高的问题，提出通过逆向简单任务进行硬策略学习的框架，含闭环数据收集、分层数据细化和迭代策略学习方法，经实验验证该方法能高效稳定地训练复杂操作任务，提升硬任务成功率。

Comments 17 pages, 17 figures

Perfect Demo Makes Poor Teacher: Learning Robust Alignment from Critical Motion Segments

完美演示造就差劲教师：从关键运动片段学习鲁棒对齐

Mingyu Liu, Zeju Li, Jiuhe Shu, Hanqing Wang, Yuhao Chao, Hao Chen, Chunhua Shen

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Hong Kong University of Science and Technology (GZ)（香港科技大学（广州）） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

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

AI总结 针对精细操作中流畅演示因压缩关键对齐动作导致策略学习不足的问题，提出数据级重采样和表示级STAIR特征，利用稠密运动感知监督提升策略鲁棒性。