Stabilizing Dynamic Systems through Neural Network Learning: A Robust Approach
专题命中 机器人学习 :robotics(abstract);robotic(abstract);分类 cs.RO
Comments arXiv admin note: text overlap with arXiv:2309.08849
视觉与机器人
机器人、具身智能、机器人学习、操作、导航和具身世界模型。
专题命中 机器人学习 :robotics(abstract);robotic(abstract);分类 cs.RO
Comments arXiv admin note: text overlap with arXiv:2309.08849
专题命中 机器人学习 :robotic(abstract);分类 cs.RO、cs.AI、cs.CV
专题命中 机器人学习 :robot learning(abstract);robotic(abstract);分类 cs.RO
专题命中 机器人学习 :robotics(abstract);robot learning(abstract);分类 cs.RO
Comments accepted by ICRA 2024
专题命中 机器人学习 :robot learning(abstract);manipulation(abstract);分类 cs.RO
Comments An extended journal version of the original RSS2023 paper
专题命中 机器人学习 :manipulation(abstract);robotic(abstract);分类 cs.RO
专题命中 机器人学习 :manipulation(abstract);robotic(abstract);分类 cs.RO
Comments 13 pages, 5 figure, preprint
专题命中 机器人学习 :robotics(abstract);robot learning(abstract);分类 cs.RO
Comments Accepted by ICRA 2022
专题命中 机器人学习 :manipulation(abstract);robotic(abstract);分类 cs.RO
专题命中 机器人学习 :manipulation(abstract);robotic(abstract);分类 cs.RO
Comments 8 pages, 6 figures
专题命中 机器人学习 :manipulation(abstract);robotic(abstract);分类 cs.LG
专题命中 机器人学习 :robotics(abstract);分类 cs.RO、cs.AI、cs.CV
NOIR 2.0:神经信号操作的智能机器人用于日常活动
机构 * Institute for Computational and Mathematical Engineering(计算与数学工程研究所) ; Department of Computer Science(计算机科学系) ; Department of Mechanical Engineering(机械工程系)
专题命中 机器人学习 :robot learning(abstract,comments);分类 cs.RO、cs.AI、cs.LG
AI总结 NOIR 2.0通过改进的脑解码算法和少样本学习提升机器人执行日常任务的效率和适应性。
Comments Conference on Robot Learning (CoRL 2024), CoRoboLearn
机构 * Czech Institute of Informatics, Robotics, and Cybernetics, Czech Technical University in Prague, Czech Republic(捷克信息学、机器人学与自动控制研究所,布拉格捷克技术大学) ; Cognitive Robotics, Delft University of Technology, The Netherlands(认知机器人学,代尔夫特理工大学)
专题命中 机器人学习 :robotic(abstract);分类 cs.RO、cs.CV、cs.LG;robotics(comments)
Comments 8 pages, 9 figures. IEEE Robotics and Automation Letters. Accepted August 2025
机构 * IEEE
专题命中 机器人学习 :robot learning(abstract);分类 cs.RO、cs.AI、cs.LG;robotics(comments)
Comments 8 pages, 3 figures. Accepted at IEEE Robotics and Automation Letters 2025
专题命中 机器人学习 :robotics(abstract,journal_ref);分类 cs.RO、cs.CV、cs.LG
Journal ref Proceedings of Robotics: Science and Systems (2019)
专题命中 机器人学习 :robotic(abstract,comments);分类 cs.RO、cs.LG
Comments This paper was published in the Journal of Intelligent & Robotic Systems on August 29th, 2019. Link: https://doi.org/10.1007/s10846-019-01072-4
Journal ref Journal of Intelligent & Robotic Systems (2019/08/29). https://doi.org/10.1007/s10846-019-01072-4
FACTR 2: 学习商用机器人手臂的外部力感知提升策略学习
机构 * Carnegie Mellon University(卡内基梅隆大学) ; Waseda University(早稻田大学)
专题命中 机器人学习 :manipulation(abstract);分类 cs.RO、cs.AI、cs.LG
AI总结 提出无需专用力传感器的数据驱动方法NEXT,可在1分钟内从10分钟自由运动数据中训练,实现与专用关节力矩传感器相当的估计,并结合FIRST采样策略提升策略学习性能。
Comments Website at https://jasonjzliu.com/factr2
BooST:桥接语义与运动以实现高效的技能迁移
机构 * Seoul National University(首尔大学) ; Georgia Institute of Technology(佐治亚理工学院)
专题命中 机器人学习 :robot learning(abstract);分类 cs.RO、cs.CV、cs.LG
AI总结 BooST是桥接语义与运动的两阶段框架,通过跨模态VQ-VAE生成统一技能表示并蒸馏为轻量级策略,在仿真与真实机器人场景下实现了更优的少样本适配、跨领域技能迁移及鲁棒性。
Comments Project page: https://boost-robots.github.io/
RoSHI:一种面向机器人的多功能服装
机构 * Department of Electrical and Systems Engineering, University of Pennsylvania(宾夕法尼亚大学电气与系统工程系)
专题命中 机器人学习 :robot learning(abstract);分类 cs.RO、cs.AI、cs.CV
AI总结 RoSHI结合低成本稀疏IMU与Project Aria眼镜,实现从第一人称感知中估计完整3D姿态和身体形状,用于真实世界机器人学习。
Comments 8 pages, 4 figures. *Equal contribution by first three authors. Project webpage: https://roshi-mocap.github.io/
预训练视觉-语言-动作模型在持续学习中出人意料地表现出遗忘抵抗性
机构 * The University of Texas at Austin(德克萨斯大学奥斯汀分校) ; Microsoft Superintelligence(微软超级智能)
专题命中 机器人学习 :robot policy(abstract);分类 cs.RO、cs.AI、cs.LG
AI总结 研究发现预训练的视觉-语言-动作模型在持续学习中表现出较强的遗忘抵抗性,简单经验回放在这些模型上效果显著,即使数据量小也能实现零遗忘。
Comments Project website: https://continual-vlas.github.io/forget-me-not/
机构 * University of Illinois, Urbana-Champaign(伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校) ; UT Austin(德克萨斯大学奥斯汀分校) ; Columbia University(哥伦比亚大学)
专题命中 机器人学习 :robot learning(abstract);分类 cs.RO、cs.AI、cs.LG
Comments Accepted to CoRL 2025. Project page: https://tool-as-interface.github.io. 17 pages, 14 figures
机构 * University of Michigan(密歇根大学) ; University of Washington(华盛顿大学)
专题命中 机器人学习 :robot learning(abstract);分类 cs.RO、cs.AI、cs.CV
专题命中 机器人学习 :world model(abstract);分类 cs.RO、cs.AI、cs.LG
Comments Published as a conference paper at ICLR 2025
专题命中 机器人学习 :navigation(abstract);分类 cs.RO、cs.AI、cs.CV
专题命中 机器人学习 :robotics(abstract);分类 cs.RO、cs.AI、cs.LG
专题命中 机器人学习 :robot learning(abstract);分类 cs.RO、cs.AI、cs.LG
专题命中 机器人学习 :manipulation(abstract);分类 cs.RO、cs.AI、cs.LG
Comments ICML 2024; project page at https://sites.google.com/view/cotpc
专题命中 机器人学习 :embodied agent(abstract);分类 cs.RO、cs.AI、cs.LG
Comments arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2402.15767
专题命中 机器人学习 :manipulation(abstract);分类 cs.RO、cs.AI、cs.LG
Comments HRI 2024