Q-SpiRL: Quantum Spiking Reinforcement Learning for Adaptive Robot Navigation
Q-SpiRL:量子脉冲强化学习用于自适应机器人导航
机构 * eBRAIN Lab, Division of Engineering, New York University Abu Dhabi (NYUAD)(eBRAIN实验室,工程系,纽约大学阿布扎比分校) ; Center for Quantum and Topological Systems (CQTS), NYUAD Research Institute(量子与拓扑系统中心(CQTS),NYUAD研究机构)
专题命中 具身导航 :navigation(title,abstract);分类 cs.RO
AI总结 本文提出Q-SpiRL框架,结合量子增强的脉冲神经网络,实现了在动态环境中高效稳定的机器人导航,通过实验验证了其在任务完成、轨迹效率和运动平滑度之间的最佳平衡。
Comments Accepted at the IEEE International Conference on Quantum Computing and Engineering (QCE), 2026