机器人 / 具身智能

PyPose: A Library for Robot Learning with Physics-based Optimization

PyPose：一个结合物理优化的机器人学习库

Chen Wang, Dasong Gao, Kuan Xu, Junyi Geng, Yaoyu Hu, Yuheng Qiu, Bowen Li, Fan Yang, Brady Moon, Abhinav Pandey, Aryan, Jiahe Xu, Tianhao Wu, Haonan He, Daning Huang, Zhongqiang Ren, Shibo Zhao, Taimeng Fu, Pranay Reddy, Xiao Lin, Wenshan Wang, Jingnan Shi, Rajat Talak, Kun Cao, Yi Du, Han Wang, Huai Yu, Shanzhao Wang, Siyu Chen, Ananth Kashyap, Rohan Bandaru, Karthik Dantu, Jiajun Wu, Lihua Xie, Luca Carlone, Marco Hutter, Sebastian Scherer

专题命中 机器人学习 ：robot learning(title,abstract)；robotics(abstract)；navigation(abstract)；robotic(abstract)

AI总结 PyPose结合深度感知模型与物理优化，提供高效的机器人学习库，实现计算速度提升超过10倍，适用于SLAM、规划、控制等任务。

Comments Project Website: https://pypose.org Documentation: https://pypose.org/docs/ Tutorial: https://pypose.org/tutorials/ Source code: https://github.com/pypose/pypose

Journal ref IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2023

ChronoFlow-Policy: Unifying Past-Current-Future Interaction Flow in Visuomotor Policy Learning

ChronoFlow-Policy：在视觉运动策略学习中统一过去-当前-未来交互流

Bokai Lin, Yifu Xu, Xinyu Zhan, Hongjie Fang, Jialin Tian, Fu-Cheng Zhang, Yong-Lu Li, Cewu Lu, Lixin Yang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Noematrix 纠错

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

AI总结 提出ChronoFlow统一表示过去、当前和未来的交互动态，并基于此设计扩散策略ChronoFlow-Policy，在模拟和真实操作任务中优于基线方法。